論文の概要: SRSplat: Feed-Forward Super-Resolution Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12040v1
• Date: Sat, 15 Nov 2025 05:17:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.526918
• Title: SRSplat: Feed-Forward Super-Resolution Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images
• Title（参考訳）: SRSplat:スパース多視点画像からのフィードフォワード超解像ガウス散乱
• Authors: Xinyuan Hu, Changyue Shi, Chuxiao Yang, Minghao Chen, Jiajun Ding, Tao Wei, Chen Wei, Zhou Yu, Min Tan,
• Abstract要約: 少数のLRビューから高解像度の3Dシーンを再構成するフィードフォワードフレームワークである textbfSRSplat を提案する。 テクスチャ情報の欠如を補うために,外部の質の高い基準画像と内部テクスチャの手がかりを共同で活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.87137082795346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feed-forward 3D reconstruction from sparse, low-resolution (LR) images is a crucial capability for real-world applications, such as autonomous driving and embodied AI. However, existing methods often fail to recover fine texture details. This limitation stems from the inherent lack of high-frequency information in LR inputs. To address this, we propose \textbf{SRSplat}, a feed-forward framework that reconstructs high-resolution 3D scenes from only a few LR views. Our main insight is to compensate for the deficiency of texture information by jointly leveraging external high-quality reference images and internal texture cues. We first construct a scene-specific reference gallery, generated for each scene using Multimodal Large Language Models (MLLMs) and diffusion models. To integrate this external information, we introduce the \textit{Reference-Guided Feature Enhancement (RGFE)} module, which aligns and fuses features from the LR input images and their reference twin image. Subsequently, we train a decoder to predict the Gaussian primitives using the multi-view fused feature obtained from \textit{RGFE}. To further refine predicted Gaussian primitives, we introduce \textit{Texture-Aware Density Control (TADC)}, which adaptively adjusts Gaussian density based on the internal texture richness of the LR inputs. Extensive experiments demonstrate that our SRSplat outperforms existing methods on various datasets, including RealEstate10K, ACID, and DTU, and exhibits strong cross-dataset and cross-resolution generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: スパース、低解像度(LR)画像からのフィードフォワード3D再構成は、自律運転や組込みAIのような現実世界のアプリケーションにとって重要な機能である。 しかし、既存の手法では細かいテクスチャの詳細を回復できないことが多い。 この制限は、LR入力における高周波情報の欠如に起因する。 そこで本研究では,少数のLRビューから高解像度の3Dシーンを再構成するフィードフォワードフレームワークである「textbf{SRSplat}」を提案する。 テクスチャ情報の欠如を補うために,外部の質の高い基準画像と内部テクスチャの手がかりを共同で活用することで,テクスチャ情報の不足を補う。 まず,MLLM(Multimodal Large Language Models)と拡散モデルを用いて,シーン毎に生成されたシーン固有の参照ギャラリーを構築する。 この外部情報を統合するために、LR入力画像と参照双対画像から特徴を整列し、融合する \textit{Reference-Guided Feature Enhancement (RGFE) モジュールを導入する。 次にデコーダを訓練し, \textit{RGFE} から得られた多視点融合機能を用いてガウス原始体を予測する。 予測されたガウス的プリミティブをさらに洗練するために、LR入力の内部テクスチャリッチネスに基づいてガウス的密度を適応的に調整する \textit{Texture-Aware Density Control (TADC) を導入する。 我々のSRSplatは、RealEstate10K、ACID、DTUなど、さまざまなデータセット上の既存の手法よりも優れており、強力なクロスデータセットとクロスレゾリューションの一般化能力を示しています。

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