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实时渲染

分布 3D 视觉与重建6高效模型与推理加速3

WonderZoom: Multi-Scale 3D World Generation

把尺度自适应的 Gaussian surfels 与渐进式细节合成器结合，让单张图像可以自回归地「放大」出跨尺度的三维内容，为单图三维场景生成与实时渲染提供了一条可复用的多尺度表示思路。

SharpTimeGS: Sharp and Stable Dynamic Gaussian Splatting via Lifespan Modulation

提出可学习的生命周期参数，将高斯的时序可见性从高斯衰减改为平顶分布，并据此调制运动幅度与致密化策略，为动态高斯泼溅中静态与动态区域的解耦优化提供了可复用的技术手段。

Seele: A Unified Acceleration Framework for Real-Time Gaussian Splatting on Mobile Devices

面向移动端 3DGS 的加速框架：通过视图相关场景表示加在线过滤的混合预处理减少无关高斯数量，并在光栅化阶段按贡献度优先调度高斯，可直接嵌入现有 3DGS 管线，为在资源受限设备上部署实时新视角合成提供可复用手段。

Neural Dynamic GI: Random-Access Neural Compression for Temporal Lightmaps in Dynamic Lighting Environments

用多维特征图加轻量网络把多组时序光照图隐式整合成可随机访问的神经表示，并配合虚拟纹理实现实时解压，这套「神经表示+块压缩模拟+VT 随机访问」的组合可直接迁移到需要大容量时序数据实时读取的视觉场景（如动态环境贴图、时序辐射场缓存）。

MeshSplatting: Differentiable Rendering with Opaque Meshes

把基于点的泼溅表示换成端到端可优化的连通网格，用受限 Delaunay 三角剖分约束拓扑、用可微渲染联合优化几何与外观，使神经渲染结果能直接进 AR/VR 与游戏引擎；做新视角合成或网格重建的人可借鉴其「泼溅式优化 + 网格输出」的管线。

Layered 4D-Rotor Gaussian Splatting: A Compressed Representation for Long Dynamic Scenes

针对长动态场景的高斯泼溅重建，提出分层 4D 表示与量化压缩流程，使存储降低 22.3 倍并支持 500+ FPS 实时渲染，可直接用于需要长时序、低显存的三维动态重建任务。

FilterGS: Traversal-Free Parallel Filtering and Adaptive Shrinking for Large-Scale LoD 3D Gaussian Splatting

FilterGS 提出无需树遍历的并行过滤机制和基于不透明度的自适应高斯收缩策略，可直接用于加速大规模 3DGS 场景的 LoD 渲染，减少冗余高斯-瓦片对的处理开销。

DiffSoup: Direct Differentiable Rasterization of Triangle Soup for Extreme Radiance Field Simplification

用少量带神经纹理与二值不透明度的三角形汤替代数十万高斯球，并通过随机不透明度掩码让二值不透明度直接可微，从而绕开平滑光栅化；对需要把辐射场压到移动端、或想复用传统深度测试图形管线的视觉研究者，这是一条可复用的极端简化与可微渲染思路。

CaT-GS: Efficient 3DGS Rendering for Large-Scale Scenes with Inter-frame Caching and Tile Scheduling

针对3DGS大规模场景渲染中的冗余计算与瓦片负载不均衡问题，提出帧间缓存与专用光栅化内核，可直接用于加速现有3DGS管线而无需重训练。