以下5篇涉及在Blender中处理3DGS的插件、机器人学习数据生成、室外SLAM、密度控制以及基于图像的生成，应用场景不断扩大。
2026.11.01期 工具 2条・机器人 1条・研究 2条 ／ 下一期：11/2（周一）7:00
本文梳理两款在 Blender 中处理 Gaussian Splatting 的开源插件：SkySplat 和 3DGS Render。前者以基于无人机视频的训练为主，后者以编辑、渲染和简易光照为主。
对实务的影响对制作方而言，将 Blender 中的实拍 3DGS 与现有的网格、灯光和相机合成，多了一种选择。SkySplat 负责从拍摄到训练，3DGS Render 负责训练后的编辑与合成。两者分工不同，与其说是竞争关系，不如说是前后工序的区别。
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Zuoxu Wang等人向arXiv提交了一种方法：用3DGS重建真实环境，并合成腕部相机画面。论文报告称，在主板拆解的到达动作上，成功率高于遥操作演示。
对实务的影响这是把3DGS用于以外观再现为核心的Real2Sim数据生成的一个例子。它显示出一种可能：即使在反光物体或薄型物体这类难以网格化的现场，也可以通过短时间的拍摄生成训练数据。
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Ziang Guo等人在论文中提出了面向户外单目导航的3DGS SLAM“SG^2SLAM”。论文称,该方法在KITTI和Waymo Open Dataset上优于以往基于逐帧对应的方法。
对实务的影响如果仅凭单目相机就能获得稠密地图和轨迹,则有可能用于难以搭载LiDAR的小型移动体和机器人的户外导航。但从材料中无法确认实机验证情况。
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一种不依赖经验规则、而是用由重建损失得出的评分来决定3DGS密度控制的方法已经公开。面向标准版3DGS的代码也已发布在GitHub上，据报告，在Mip-NeRF360的7个场景中，该方法以较少的高斯数量取得了较高的指标。
对实务的影响如果能在减少高斯数量的同时提高质量指标，就可能有助于降低文件大小和渲染负载。对从事Web、移动端分发和查看器的从业者来说，这可能成为在训练端压缩数量的手段之一。
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VAST-AI在Hugging Face上发布了可将图像转换为高斯泼溅的演示“TripoSplat”。有帖子称，其输出的PLY可以在浏览器编辑工具SuperSplat中打开。
对实务的影响由于以PLY或.splat输出，有可能可以交给现有的3DGS查看器和编辑工具。不过实际兼容性在材料中仅限于发帖者的查看报告。
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