ConeGS: ピクセルコーンを用いたエラーガイドによる高密度化により、より少ないプリミティブで再構成を改善 TL;DR: ConeGSは、クローンベースの緻密化に代わる、画像空間の誤差が大きい領域にピクセルコーンサイズのプリミティブを生成する新しい手法を採用しています。柔軟なiNGPベースの探索により配置を改善し、既存のシーン構造への依存を排除することで、同じ数のプリミティブを使用したベースラインよりも高い再構築品質を実現します。 貢献: • iNGP ベースの幾何学的プロキシからの深度推定に基づいて、画像空間内の測光誤差が大きい領域に新しいガウス分布を配置する高密度化戦略。 • 新しいガウス分布のサイズを、それが生成されるピクセルの視野円錐から決定するアプローチ。 • 不透明度の低いガウス分布をすぐに削除する不透明度ペナルティの改善と、シーンの複雑さとプリミティブ数のバランスをとる予算戦略の組み合わせ。
論文: httarxiv.org/abs/2511.06810ジェクト: https://t.co/jngGBkvwAv