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更少的高斯，更多的纹理：4K 前馈纹理泼溅
现有的前馈 3D 高斯分布方法可预测像素对齐的图元，从而导致图元数量随着分辨率的增加而呈二次方增长。这从根本上限制了它们的可扩展性，使得 4K 等高分辨率合成变得棘手。我们引入了 LGTM（Less Gaussians，Texture More），这是一个克服分辨率缩放障碍的前馈框架。通过预测与每个基元纹理相结合的紧凑高斯基元，LGTM 将几何复杂性与渲染分辨率分离。这种方法可以实现高保真 4K 新颖视图合成，而无需……
来源:Apple机器学习研究现有的前馈 3D 高斯分布方法可预测像素对齐的图元，从而导致图元数量随着分辨率的增加而呈二次方增长。这从根本上限制了它们的可扩展性，使得 4K 等高分辨率合成变得棘手。我们引入了 LGTM（Less Gaussians，Texture More），这是一个克服分辨率缩放障碍的前馈框架。通过预测与每个基元纹理相结合的紧凑高斯基元，LGTM 将几何复杂性与渲染分辨率分离。这种方法无需按场景优化即可实现高保真 4K 新颖视图合成，这是以前前馈方法无法实现的功能，同时使用的高斯基元数量明显减少。