Nexels: 희소 기하 구조를 이용한 실시간 신규 뷰 합성을 위한 신경망 기반 텍스처링 Surfels 요약: 가우스 스플래팅에서 기하학적 형태와 외형의 결합 문제를 극복하는 새로운 신경망 기반 텍스처 기본 요소입니다. (i) 기하학적인 경우, 표면과 날카로운 경계를 더 잘 재구성할 수 있도록 미분 가능한 사각형 지표를 도입합니다. (ii) 외관의 경우, 우리는 가장 관련성이 높은 기본 요소에 대해서만 시점 의존적 텍스처를 제공하는 월드 공간 신경 필드를 학습하여 계산량을 낮게 유지하면서 미세한 디테일을 효율적으로 포착합니다. (iii) 우리는 고주파 텍스처를 가진 영역을 정확하게 재구성하는 데 있어 점 기반 표현의 한계를 강조하는 새로운 데이터셋을 소개합니다. (iv) 우리는 실외 장면에서 9.7배 적은 기본 요소를 사용하여, 실내 장면에서 31배 적은 기본 요소를 사용하여 3DGS와 지각적 동등성을 달성합니다. (v) 동시 텍스처 방식과 비교했을 때, 우리는 두 배 이상 빠른 렌더링 속도를 유지하면서 더 나은 광학적 품질을 달성합니다.
논문 링크: arxiv.org/abs/2512.13796 프로젝트: https://t.co/3ErNbWzwgM