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解决的问题

3D Gaussian Splatting 领域的研究人员和从业者需要跟上快速增长的研究成果。本项目通过维护一个持续更新、分类的论文与资源索引，以及一个用于探索趋势和联系的交互式网页图谱，解决了这一问题。

工作原理

该列表通过爬虫每日自动刷新，从 arXiv 获取新论文，通过可配置的关键词和领域进行过滤，并将其分类为加速、虚拟人生成或 SLAM 等主题。CLI 工具 (python main.py) 允许用户搜索、建议关键词、导出 BibTeX 并重新生成 README。该项目还包含一个基于收集数据构建的交互式 Paper Atlas 网站，展示月度趋势、主题网络和合著者网络。

适用人群

任何从事或关注 Gaussian Splatting 研究的人员：希望获得集中、最新的论文和工具集合，并能够探索和导出引用的学者、开发者和爱好者。

主要亮点

• 每日自动更新，具备弹性爬取功能（处理 API 速率限制和中断）
• 交互式 Paper Atlas，包含论文地图、趋势、主题网络和合著者网络
• 统一的 CLI，提供搜索、建议、BibTeX 导出和 README 生成的子命令
• 可自定义的时间范围、arXiv 领域过滤以及从摘要中智能提取链接