PIVOT：当三维重建走出实验室，位姿、内参与轨迹泛化如何被真实部署击穿？
PIVOT是一个多轨迹数据集与测试平台，通过保留传感器测量位姿与COLMAP优化位姿、物理标定与场景优化内参，并显式区分已见/未见轨迹，系统研究真实部署条件下三维重建的泛化与敏感性。
NeRF
SPIN-4DGS：解决4D高斯泼溅快速运动模糊与物体消失的隐式网络方案
本文介绍SPIN-4DGS，一种针对大帧间位移快速运动的4D Gaussian Splatting改进方案。现有4DGS方法在处理快速运动时，高斯属性易坍塌导致物体模糊或消失。SPIN-4DGS通过时空位置切片避免跨帧干扰，并利用隐式网络预测高斯属性，减少内存开销。实验显示，在CMU Panoptic Sports数据集上，Basketball场景PSNR达30.05 dB，优于D3DGS 1.83 dB。该方法兼容D3DGS和Realtime-4DGS基线，但需注意初始位置质量对最终效果的影响，且细化迭代会增加训练时间。