論文の概要: Analysis of Converged 3D Gaussian Splatting Solutions: Density Effects and Prediction Limit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08909v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 17:09:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.389824
• Title: Analysis of Converged 3D Gaussian Splatting Solutions: Density Effects and Prediction Limit
• Title（参考訳）: 収束3次元ガウスめっき溶液の解析:密度効果と予測限界
• Authors: Zhendong Wang, Cihan Ruan, Jingchuan Xiao, Chuqing Shi, Wei Jiang, Wei Wang, Wenjie Liu, Nam Ling,
• Abstract要約: 標準的な多視点最適化から3次元ガウススプラッティング(3DGS)の解にどのような構造が現れるかを検討する。 密度領域は、レンダリング不要な予測が可能な幾何学的関連パラメータを示し、スパース領域は体系的な失敗を示す。 点雲が十分である幾何学的プリミティブと、多視点制約が不可欠であるビュー合成プリミティブである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.560853188856342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate what structure emerges in 3D Gaussian Splatting (3DGS) solutions from standard multi-view optimization. We term these Rendering-Optimal References (RORs) and analyze their statistical properties, revealing stable patterns: mixture-structured scales and bimodal radiance across diverse scenes. To understand what determines these parameters, we apply learnability probes by training predictors to reconstruct RORs from point clouds without rendering supervision. Our analysis uncovers fundamental density-stratification. Dense regions exhibit geometry-correlated parameters amenable to render-free prediction, while sparse regions show systematic failure across architectures. We formalize this through variance decomposition, demonstrating that visibility heterogeneity creates covariance-dominated coupling between geometric and appearance parameters in sparse regions. This reveals the dual character of RORs: geometric primitives where point clouds suffice, and view synthesis primitives where multi-view constraints are essential. We provide density-aware strategies that improve training robustness and discuss architectural implications for systems that adaptively balance feed-forward prediction and rendering-based refinement.
• Abstract（参考訳）: 標準的な多視点最適化から3次元ガウススプラッティング(3DGS)の解にどのような構造が現れるかを検討する。 我々はこれらのRendering-Optimal References(RORs)と呼び、それらの統計特性を分析し、様々な場面にまたがる混合構造スケールとバイモーダルラディアンス(bimodal radiance)の安定したパターンを明らかにする。 これらのパラメータを何を決定するかを理解するために、予測器を訓練して学習可能性プローブを適用し、点雲からRORをレンダリングすることなく再構成する。 我々の分析により、基本的な密度層が明らかになった。 デンス領域はレンダリング不要な予測が可能な幾何学的関連パラメータを示し、スパース領域はアーキテクチャ全体にわたって体系的な失敗を示す。 我々はこれを分散分解により形式化し、視認性の不均一性はスパース領域における幾何学的パラメータと外観的パラメータの共分散に支配的な結合を生じさせることを示した。 点雲が十分である幾何学的プリミティブと、多視点制約が不可欠であるビュー合成プリミティブである。 我々は、トレーニングの堅牢性を向上させる密度認識戦略を提供し、フィードフォワード予測とレンダリングベースの洗練を適応的にバランスさせるシステムにおけるアーキテクチャ上の意味について議論する。

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