가우시안 블렌딩: 3D 가우시안 스플래팅에서 알파 블렌딩 재고 기여: • 기존의 스칼라 알파 블렌딩 방법을 다시 살펴보고 픽셀 영역 내의 공간적 변화를 부적절하게 처리하면 앨리어싱이 발생한다는 것을 확인했습니다. • 저희가 아는 한, 본 연구는 픽셀 내 안티앨리어싱을 알파 블렌딩 프로세스에 명시적으로 통합한 최초의 연구입니다. 제안하는 가우시안 블렌딩은 픽셀 내 공간적 변화를 효율적으로 모델링하고 동적으로 추적하여 앨리어싱을 효과적으로 억제합니다. • 광범위한 실험을 통해 가우시안 블렌딩이 앨리어싱을 크게 줄여 학습 과정에서 보이지 않는 샘플링 속도와 보이는 샘플링 속도 모두에서 더 높은 품질의 합성 뷰를 생성하며, 추가적인 사전 학습이나 재학습 없이도 실시간 성능을 유지하는 것을 확인할 수 있었습니다. 당사의 가우시안 블렌딩은 기존 NVS 프레임워크에 바로 적용 가능한 대체 솔루션으로 쉽게 통합될 수 있습니다.
논문: httarxiv.org/abs/2511.15102로젝트: https://t.co/sP0FTJAgKz