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近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
近年来，3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率，极大地推动了神经渲染技术的发展。然而，当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面（Mesh 等）时，往往会面临严重的几何失真问题。
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS（Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting），面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射（3DGS），
在三维视觉领域，3D Gaussian Splatting (3DGS) 是近年来大热的三维场景建模方法。它通过成千上万的高斯球在空间中“泼洒”，拼合成一个高质量的三维世界，就像是把一片空白的舞台，用彩色的光斑和粒子逐渐铺满，最后呈现出一幅立体的画卷。
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。