論文の概要: Gaussian Blending: Rethinking Alpha Blending in 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15102v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 04:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.629968
• Title: Gaussian Blending: Rethinking Alpha Blending in 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ガウシアン・ブレンディング:3Dガウシアン・スプレイティングにおけるアルファ・ブレンディングの再考
• Authors: Junseo Koo, Jinseo Jeong, Gunhee Kim,
• Abstract要約: 3DGSは、トレーニング中に見えない視線を合成する際、目立った相違が見られる。 本稿では,アルファとトランスミタンスを空間的に異なる分布として扱う新しい手法を提案する。 ガウシアン・ブレンディングは、目に見えないサンプリングレートと見られるサンプリングレートの両方で、既存の新しいビュー合成モデルより一貫して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.60390400402599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent introduction of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has significantly advanced novel view synthesis. Several studies have further improved the rendering quality of 3DGS, yet they still exhibit noticeable visual discrepancies when synthesizing views at sampling rates unseen during training. Specifically, they suffer from (i) erosion-induced blurring artifacts when zooming in and (ii) dilation-induced staircase artifacts when zooming out. We speculate that these artifacts arise from the fundamental limitation of the alpha blending adopted in 3DGS methods. Instead of the conventional alpha blending that computes alpha and transmittance as scalar quantities over a pixel, we propose to replace it with our novel Gaussian Blending that treats alpha and transmittance as spatially varying distributions. Thus, transmittances can be updated considering the spatial distribution of alpha values across the pixel area, allowing nearby background splats to contribute to the final rendering. Our Gaussian Blending maintains real-time rendering speed and requires no additional memory cost, while being easily integrated as a drop-in replacement into existing 3DGS-based or other NVS frameworks. Extensive experiments demonstrate that Gaussian Blending effectively captures fine details at various sampling rates unseen during training, consistently outperforming existing novel view synthesis models across both unseen and seen sampling rates.
• Abstract（参考訳）: 最近の3Dガウススプラッティング(3DGS)の導入により、新しいビュー合成が大幅に進歩した。 いくつかの研究は、3DGSのレンダリング品質をさらに改善しているが、トレーニング中に見つからないサンプリングレートでビューを合成する際、目立った視覚的相違が見られる。 特に 苦しむのは 一 拡大する際に浸食によるぼやけ物 (II)ズームアウト時の拡張誘導階段アーティファクト。 これらのアーティファクトは、3DGS法で採用されるアルファブレンディングの基本的な制限から生じると推測する。 アルファと透過率を1ピクセル上のスカラー量として計算する従来のアルファブレンディングの代わりに、アルファと透過率を空間的に異なる分布として扱う新しいガウスブレンディングに置き換えることを提案する。 これにより、画素領域全体にわたるアルファ値の空間分布を考慮した透過率の更新が可能となり、近傍の背景スプラットが最終的なレンダリングに寄与する。 我々のGaussian Blendingはリアルタイムレンダリング速度を維持しており、追加のメモリコストは必要ありませんが、既存の3DGSベースの他のNVSフレームワークへのドロップイン代替として簡単に統合できます。 広範にわたる実験により、ガウスブレンディングはトレーニング中に見えない様々なサンプリングレートで細部を効果的に捉え、既存の新しいビュー合成モデルよりも一貫して優れていることが示された。

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