关于3DGS压缩（GSCV++）和省略渲染排序（AbacusGS）的论文接连发布，NVIDIA的Cosmos应用以及面向Nuke的EXR输出节点也已公开。
2026.11.06期 研究 2条・机器人 1条・工具 1条 ／ 下一期：11/8（周日）7:00
Qi Yang等人发布了轻量级流程GSCV++，可将3DGS的时间序列数据转换为2D图，再用现有视频编解码器进行压缩。据报告，与先前方法相比，帧内率失真改善超过20%，帧间改善超过60%。
对实务的影响根据现有材料，能确认的仅限于论文摘要的范围。如果该方法可以使用现有的硬件视频编解码器，动态3DGS在分发和播放时终端侧的实现负担有可能降低。不过，实际设备上的性能和画质，需要查阅论文正文或实现后才能确认。
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Jiacheng Ding等人发布了AbacusGS，将3DGS的绘制顺序嵌入场景布局，省去逐splat排序。据称在由CPU排序的OpenGL查看器中速度提升4.5倍（作者公布值）。
对实务的影响对于在Web和移动端查看器中显示3DGS的开发者来说，这可能成为减轻CPU排序负担的一个选项。不过目前只有论文摘要，代码尚未公开。
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NVIDIA在arXiv上发布了一个通用框架，可将Cosmos世界基础模型用于实时交互式模拟。代码和模型检查点也已公开。
对实务的影响这项研究指出了一个方向：以通用基础构建基于视频生成的虚拟环境，用于机器人和自动驾驶的训练与评估。它有可能用于实机测试之前的验证，但其精度和在实际业务中的适用性无法从现有材料中确认。
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一款ComfyUI节点已在GitHub上发布，可从单张背景图推定深度、法线、反照率（albedo）、Cryptomatte等，并汇总为多层EXR和Nuke脚本。它组合了可在本地运行的开放权重模型。
对实务的影响在动画和VFX现场，已获批准的背景有时以单张图的形式交付。这种情况下，合成一侧很难进行重新打光、加雾、模糊以及添加镜头运动。RenderPasses提供了一种由这类平面素材生成合成用通道的手段。
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