論文の概要: ForeSplat: Optimization-Aware Foresight for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22020v1
• Date: Thu, 21 May 2026 05:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.108755
• Title: ForeSplat: Optimization-Aware Foresight for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: ForeSplat: フィードフォワード3Dガウススプレイティングの最適化
• Authors: Yuke Li, Weihang Liu, Cheng Zhang, Yuefeng Zhang, Jiadi Cui, Zixuan Wang, Junran Ding, Haoyu Wu, Yujiao Shi, Jingyi Yu, Xin Lou,
• Abstract要約: ForeSplatはフィードフォワード3DGSモデルのための最適化対応のトレーニングフレームワークである。 ForeSplatはフィードフォワードモデルのキャパシティ圧力を大幅に低減する。 償却予測とシーンごとの最適化のギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.02700555625749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feed-forward 3D Gaussian Splatting (3DGS) models offer fast single-pass reconstruction,but scaling them to match per-scene optimization quality is fundamentally hindered by the scarcity of large-scale 3D annotations.A practical compromise is predict-then-refine,where post-prediction optimization compensates for the limited capacity of the feed-forward network.However,standard feed-forward 3DGS is trained solely for zero-step rendering error,ignoring whether its output constitutes a good initialization for the downstream optimizer.We present ForeSplat,an optimization-aware training framework that equips feed-forward 3DGS models to produce initializations explicitly designed for rapid,effective refinement.By offloading part of the scene-modeling burden to the optimizer,ForeSplat substantially reduces the capacity pressure on the feed-forward model,making high-quality reconstruction feasible even with compact networks.At its core is MetaGrad,a lightweight multi-anchor meta-gradient training rule that bypasses costly higher-order differentiation through the 3DGS optimizer.MetaGrad unrolls a short inner-loop refinement trajectory,samples anchor states,and back-propagates aggregated first-order gradients to the prediction head as a surrogate optimization-aware signal.This fine-tuning adds no inference cost and enables high-quality reconstruction within seconds after a few refinement steps.We instantiate ForeSplat on diverse backbones,including AnySplat,Pi3X,and a distilled variant tailored for edge deployment.Across all tested architectures,a ForeSplat-trained initialization converges in fewer refinement steps and reaches a higher peak reconstruction quality than its vanilla counterpart,even fully converged.The framework consistently bridges the gap between amortized prediction and per-scene optimization,establishing a practical path toward lightweight,high-fidelity 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: フィードフォワード3DGS(Feed-forward 3Dforward 3DGS)モデルは、高速なシングルパス再構築を提供するが、大規模な3Dアノテーションの不足により、シーンごとの最適化品質に匹敵するスケーリングが根本的な障害となる。現実的な妥協は、予測-then-refineであり、フィードフォワードネットワークの限られたキャパシティを補完する。しかし、標準フィードフォワード3DGSはゼロステップレンダリングエラーのためにのみ訓練されており、その出力が下流オプティマイザの優れた初期化を構成するかどうかを無視する。我々は、フィードフォワード3DGSモデルに特化して、迅速な改善のために設計された初期化を作成するための最適化対応のトレーニングフレームワークであるForeSplatを現在、ForeSplatを紹介します。

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