Amazon等机构的研究团队公开了GOFish方法，仅凭鱼眼图像即可生成全视野3DGS以及位置对齐的网格。该方法旨在不使用LiDAR的情况下获得可用于仿真的数字孪生。
对实务的影响机器人、自动驾驶车辆和360°相机经常使用鱼眼镜头。因此，在由拍摄视频构建真实世界重建环境的流程中，能够用到视野边缘可能成为一项优势。不过，能否在实际现场使用，取决于代码和模型的公开内容，以及在自有数据上的验证结果。
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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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