ConeGS: Densificación guiada por errores mediante conos de píxeles para una reconstrucción mejorada con menos primitivas TL;DR: "ConeGS reemplaza la densificación basada en clonación con un método novedoso que genera primitivas del tamaño de un cono de píxel en regiones con alto error en el espacio de la imagen. Al mejorar la colocación y eliminar la dependencia de la estructura de la escena existente —gracias a una exploración flexible basada en iNGP— logra una mayor calidad de reconstrucción que los métodos de referencia que utilizan el mismo número de primitivas." Contribuciones: • Una estrategia de densificación que coloca nuevas gaussianas en regiones de alto error fotométrico en el espacio de la imagen, guiada por estimaciones de profundidad a partir de un proxy geométrico basado en iNGP. • Un método que determina el tamaño de las nuevas gaussianas a partir de los conos de visión de los píxeles desde los que se generan. • Una penalización de opacidad mejorada que elimina rápidamente las gaussianas de baja opacidad, combinada con una estrategia de presupuesto que equilibra la complejidad de la escena y el recuento de primitivas.
Artícularxiv.org/abs/2511.06810KW5 Proyebaranowskibrt.github.io/conegs/kvwAv