Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting
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……
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 3, March 2026
1) 耐噪声 CIM-DNN 解释作者：F. -H. Ming, E. Yeu-Jer Lee, Y. Wu, Z. Wang, W. D. LuPages: 1005 - 10172) PromptVAD: Abnormal Prompt via Vision-Language Model作者：S. Li, F. Liu, L. Jiao, Z.hao, J. Wang, L. Sun, L. Li, X. Liu, P. ChenPages: 1018 - 10323)多模态图像配准与模态蒸馏作者：X. Zhou, J. Zhao, L. Chen, G. Vivone, Y. Liu,
