论文页面 - AsySplat: 高效非对称3D高斯泼溅用于长序列场景建模

来源：https://huggingface.co/papers/2607.10995

摘要

近期可泛化的3D高斯泼溅模型推动了长序列新视角合成（NVS）的发展，但代价是大量冗余计算。我们发现这种冗余可以通过两个观察来缓解：（i）高质量NVS并不严格要求高精度几何；（ii）外观学习通常比几何恢复更容易。受这些见解启发，我们提出一种非对称架构，将几何与外观建模解耦。几何分支处理粗粒度令牌，利用大部分参数进行多视角重建；而外观分支处理细粒度令牌，使用显著更少的参数捕捉细节。两个分支通过双向连接交互，为各自任务提供相互指导。这种任务感知的非对称性减少了计算冗余，更明智地分配计算资源，从而提升参数效率，使更小的模型也能实现强劲性能。在32视角960P输入上，我们的模型与基于优化的方法相匹配，同时实现近800倍加速，并以显著更少的参数和更少的训练/推理开销超越了最先进可泛化模型的零样本性能，实现了整体效率提升。

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