论文页面 - InfiniSplat: Implicit Gaussian Decoding for Large-Baseline Monocular View Synthesis

来源: https://huggingface.co/papers/2608.02437

摘要

单图像前馈3D高斯泼溅（3DGS）旨在从单张输入图像直接生成可渲染的3D场景表示，避免多视角采集和逐场景优化的成本。然而，现有方法通常受限于像素对齐表示，其中高斯原语是从固定图像网格位置预测的。这种像素对齐原语可以产生不错的近视角渲染，但它们与底层场景表面的耦合较弱，并且在大视角变化下难以保持连贯的结构。我们提出了 InfiniSplat，一个前馈式单图像 3DGS 框架，它将像素对齐表示转向表面对齐表示。InfiniSplat 通过首先使用几何引导采样，根据深度信息得到的局部表面结构放置 2D 支撑点，然后应用查询条件隐式解码器，从这些支撑点处查询的图像特征中预测高斯属性，从而构建这种表示。通过将支撑点位置锚定在几何上，同时将高斯预测与固定像素中心解耦，InfiniSplat 生成了更好地贴合场景表面的高斯布局，并减少了由网格离散化造成的分散原语。在多个跨数据集的 NVS 评估中，与单图像前馈基线相比，InfiniSplat 取得了最先进的性能，并展示了从 Hypersim 室内合成训练到复杂开放世界场景的零样本泛化能力。项目页面：https://zju3dv.github.io/InfiniSplat/。

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