Fusion gaussienne : repenser la fusion alpha dans le splatting gaussien 3D Contributions : • Nous réexaminons les méthodes de fusion alpha scalaire existantes et constatons que l'aliasing résulte d'une gestion inadéquate des variations spatiales au sein des régions de pixels. À notre connaissance, notre travail est le premier à intégrer explicitement l'anticrénelage intra-pixel au processus de fusion alpha. Notre méthode de fusion gaussienne proposée modélise et suit dynamiquement les variations spatiales au sein des pixels afin de supprimer efficacement le crénelage. Des expériences approfondies démontrent que le mélange gaussien réduit considérablement l'aliasing, ce qui permet d'obtenir des vues synthétisées de meilleure qualité, aussi bien pour les données vues que pour les données non vues, pendant l'entraînement, sans nécessiter de connaissances préalables supplémentaires ni de réentraînement, tout en préservant les performances en temps réel. Notre méthode de mélange gaussien s'intègre facilement et directement dans les frameworks NVS existants.
Articlearxiv.org/abs/2511.151022E1 Proje1207koo.github.io/html/gaussianb…AgKz