コンパクトな3Dガウススプラッティングのための勾配駆動型自然選択 貢献: • 手動で設計された剪定基準や追加のパラメータを必要とせず、非常に競争力のあるパフォーマンスを実現する学習可能な剪定手法を提案します。 • 結果の品質を損なうことなく剪定プロセスを加速する、有限ステップの不透明度減衰技術を設計しました。 • 私たちの方法は、コンパクトな 3DGS で最先端のパフォーマンスを実現し、非常に移植性に優れています。
論文: httarxiv.org/abs/2511.16980ジェクト: httpxiaobin2001.github.io/GNS-web/: https://t.co/eSoPFDV0Jd
