ガウスブレンディング：3Dガウススプラッティングにおけるアルファブレンディングの再考 貢献: • 既存のスカラーアルファブレンディング手法を再検討し、エイリアシングはピクセル領域内の空間的変化の不適切な処理から発生することを特定しました。 • 私たちの知る限り、本研究はピクセル内アンチエイリアシングをアルファブレンディング処理に明示的に統合した初めての研究です。提案するガウスブレンディングは、ピクセル内の空間的変化を効率的にモデル化し、動的に追跡することで、エイリアシングを効果的に抑制します。 • 広範な実験により、ガウスブレンディングはエイリアシングを大幅に削減し、追加の事前分布や再学習なしに、学習中に未観測および観測サンプリングレートの両方で高品質の合成画像を生成することが実証されています。しかも、リアルタイム性能は維持されます。当社のガウスブレンディングは、既存のNVSフレームワークにドロップイン方式で簡単に統合できます。
論文: httarxiv.org/abs/2511.15102ジェクト: https://t.co/sP0FTJAgKz