論文の概要: RoSplat: Robust Feed-Forward Pixel-wise Gaussian Splatting for Varying Input Views and High-Resolution Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13093v1
• Date: Wed, 13 May 2026 07:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.866501
• Title: RoSplat: Robust Feed-Forward Pixel-wise Gaussian Splatting for Varying Input Views and High-Resolution Rendering
• Title（参考訳）: RoSplat: 入力ビューの可変化と高分解能レンダリングのためのロバストフィードフォワード画素ワイドガウススプレイティング
• Authors: Hoang Chuong Nguyen, Renjie Wu, Jose M. Alvarez, Miaomiao Liu,
• Abstract要約: 一般化可能な3Dガウススプラッティングは、最近、新規ビュー合成の効率的なアプローチとして現れている。 既存の画素単位のフィードフォワード法は、推論中に入力ビューの数が異なる場合、オーバーライトレンダリングに悩まされる。 本稿では,複数の入力ビューにまたがる輝度の整合性を維持するための簡易なアルファ正規化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.57744967574079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generalizable 3D Gaussian Splatting has recently emerged as an efficient approach for novel-view synthesis, enabling feed-forward synthesis from only a few input views. However, existing pixel-wise feed-forward methods suffer from over-bright renderings when the number of input views varies during inference, as well as insufficient supervision for accurate Gaussian scale estimation, which leads to hole artifacts, particularly in high-resolution renderings. To address these issues, we identify that the over-brightness is caused by the varying number of overlapping Gaussians and propose a simple alpha normalization strategy to maintain brightness consistency across different number of input views. In addition, we introduce an auxiliary 3D sampling-based regularizer to improve Gaussian scale estimation, thereby mitigating hole artifacts in high-resolution rendering. Experiments on benchmark datasets demonstrate that our method significantly improves baseline models under varying input-view and high-resolution rendering settings.
• Abstract（参考訳）: 一般化可能な3Dガウススプラッティングは, ごく少数の入力ビューからフィードフォワード合成を可能にする, 新規ビュー合成の効率的なアプローチとして最近登場した。 しかし、既存の画素単位のフィードフォワード法は、推論中に入力ビュー数が異なる場合のオーバーライトレンダリングに悩まされ、特に高解像度レンダリングではホールアーティファクトにつながる正確なガウススケール推定の監督が不十分である。 これらの問題に対処するため、重なり合うガウスの多さによって過度に輝度が生じることを確認し、異なる数の入力ビューに対して輝度の整合性を維持するための簡単なアルファ正規化戦略を提案する。 さらに,ガウススケール推定を改善するための補助的な3次元サンプリングベース正規化器を導入し,高解像度レンダリングにおけるホールアーティファクトの軽減を図る。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案手法は入力ビューや高解像度のレンダリング設定において,ベースラインモデルを大幅に改善することが示された。

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