論文の概要: GlobalSplat: Efficient Feed-Forward 3D Gaussian Splatting via Global Scene Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15284v2
• Date: Fri, 17 Apr 2026 07:38:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 13:38:49.408711
• Title: GlobalSplat: Efficient Feed-Forward 3D Gaussian Splatting via Global Scene Tokens
• Title（参考訳）: GlobalSplat: 効率的なフィードフォワード3Dガウシアンスプレイティング
• Abstract要約: 最初にアライメントの原則に基づいて構築されたGlobalSplatを紹介します。 提案手法は,マルチビュー入力を符号化し,クロスビュー対応を解消する,コンパクトでグローバルな潜在シーン表現を学習する。 RealEstate10KとACIDでは,16Kガウスしか利用せず,競合するノベルビュー合成性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.96744884413287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The efficient spatial allocation of primitives serves as the foundation of 3D Gaussian Splatting, as it directly dictates the synergy between representation compactness, reconstruction speed, and rendering fidelity. Previous solutions, whether based on iterative optimization or feed-forward inference, suffer from significant trade-offs between these goals, mainly due to the reliance on local, heuristic-driven allocation strategies that lack global scene awareness. Specifically, current feed-forward methods are largely pixel-aligned or voxel-aligned. By unprojecting pixels into dense, view-aligned primitives, they bake redundancy into the 3D asset. As more input views are added, the representation size increases and global consistency becomes fragile. To this end, we introduce GlobalSplat, a framework built on the principle of align first, decode later. Our approach learns a compact, global, latent scene representation that encodes multi-view input and resolves cross-view correspondences before decoding any explicit 3D geometry. Crucially, this formulation enables compact, globally consistent reconstructions without relying on pretrained pixel-prediction backbones or reusing latent features from dense baselines. Utilizing a coarse-to-fine training curriculum that gradually increases decoded capacity, GlobalSplat natively prevents representation bloat. On RealEstate10K and ACID, our model achieves competitive novel-view synthesis performance while utilizing as few as 16K Gaussians, significantly less than required by dense pipelines, obtaining a light 4MB footprint. Further, GlobalSplat enables significantly faster inference than the baselines, operating under 78 milliseconds in a single forward pass. Project page is available at https://r-itk.github.io/globalsplat/
• Abstract（参考訳）: プリミティブの効率的な空間割当は、表現のコンパクトさ、再構成速度、レンダリングの忠実さの相乗効果を直接規定する3Dガウススプラッティングの基礎となる。 これまでのソリューションは、反復最適化やフィードフォワード推論に基づいても、これらの目標間の大きなトレードオフに悩まされている。 特に、現在のフィードフォワード法は、主にピクセル整列またはボクセル整列である。 ピクセルを密集したビューアライメントプリミティブに投影することで、3Dアセットに冗長性を吹き込む。 より多くのインプットビューを追加すると、表現サイズが増加し、グローバルな一貫性が脆弱になる。 この目的のために、まずアライメントの原則に基づいて構築されたGlobalSplatを紹介し、後にデコードする。 提案手法は,多視点入力を符号化したコンパクトでグローバルなシーン表現を学習し,明示的な3次元幾何学を復号する前に相互対応を解消する。 重要なことに、この定式化は、事前訓練された画素予測バックボーンに頼ることなく、コンパクトで一貫した再構築を可能にし、密度の高いベースラインから潜伏した特徴を再利用する。 徐々にデコード容量を増大させる粗大なトレーニングカリキュラムを利用することで、GlobalSplatは、表現の肥大をネイティブに防止する。 RealEstate10KとACIDでは,16Kガウスの高密度パイプラインよりもはるかに少ない精度で,軽量な4MBフットプリントを実現するとともに,競合する新規ビュー合成性能を実現している。 さらに、GlobalSplatはベースラインよりもはるかに高速な推論が可能で、1回のフォワードパスで78ミリ秒以下で動作する。 プロジェクトページはhttps://r-itk.github.io/globalsplat/で公開されている。

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