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多视角重建
TROPHIES：从多视角视频中时序重建场所、人体与相机
TROPHIES: Temporal Reconstruction of Places, Humans, and Cameras from Multi-view Videos
把动态人体、静态场景与相机位姿放进同一全局坐标系联合优化，并用尺度一致性、接触先验与跨视角时序一致性做耦合，可直接借鉴到多视角/自我中心视频下的 4D 场景重建与人体-场景交互建模。
NimbusGS：混合天气条件下的统一三维场景重建
NimbusGS: Unified 3D Scene Reconstruction under Hybrid Weather
把恶劣天气退化拆成跨视角一致的全局透射场与逐视角的粒子残差，并配合几何引导的梯度缩放，使 3DGS 在低能见度多视角输入下仍能稳定学出几何，可直接迁移到雨雾雪混合场景的重建与新视角合成。
MAMMA：无标记高精度多人动作捕捉
MAMMA: Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition
以分割掩码为条件、用可学习 query 预测稠密 2D 接触/可见性感知表面关键点，可在严重遮挡与人体交互下建立逐人对应，为多视角 SMPL-X 拟合提供鲁棒 2D 监督与对应关系。
ICTPolarReal：真实世界物体的偏振反射与材质数据集
ICTPolarReal: A Polarized Reflection and Material Dataset of Real World Objects
该数据集提供带交叉/平行偏振的 8 相机 346 光源 Light Stage 采集，并解析导出漫反射反照率、镜面反照率与法线，可直接用于训练和评测本征分解、重光照与稀疏视角重建模型，是检验逆渲染方法能否从合成域泛化到真实物体的现成基准。
面向高速体积场景重建的颜色编码照明
Color-Encoded Illumination for High-Speed Volumetric Scene Reconstruction
用快速顺序彩色照明把高速时序信息编码进普通低帧率相机的图像颜色中，再借助动态高斯泼溅从多视角彩色编码图像中解码时序并重建高速体积场景；这为用低成本多相机阵列突破带宽限制、做动态场景重建提供了可复用的编码-解码思路。
CGHair：基于发卡聚类的紧凑高斯头发重建
CGHair: Compact Gaussian Hair Reconstruction with Card Clustering
把发型内跨发丝的结构与外观相似性显式建模为发卡聚类加共享纹理码本，可直接迁移到其他高冗余 3DGS 场景（毛发、植被、织物）的紧凑化与加速；其生成先验初始化发丝几何的思路也可用于缓解 3DGS 对稠密初始化的依赖。