Nexels: スパースジオメトリを用いたリアルタイムの新しいビュー合成のためのニューラルテクスチャサーフェル TL;DR: ガウス スプラッティングにおけるジオメトリと外観の結合を克服する、新しいニューラル テクスチャ プリミティブ。 (i) 幾何学では、微分可能な四辺形指標を導入し、表面と明確な境界をより適切に再構築できるようにします。 (ii) 外観については、最も関連性の高いプリミティブに対してのみビュー依存のテクスチャを提供するワールド空間ニューラルフィールドを学習し、計算を抑えながら細かい詳細を効率的にキャプチャします。 (iii) 高周波テクスチャを持つ領域を正確に再構築する際のポイントベース表現の限界を明らかにする新しいデータセットを紹介します。 (iv) 屋外シーンでは 9.7 倍、屋内シーンでは 31 倍少ないプリミティブを使用して、3DGS との知覚的同等性を実現します。 (v) 同時テクスチャ方式と比較して、レンダリング速度が 2 倍以上になり、より優れた測光品質を実現します。
論文: httarxiv.org/abs/2512.13796ジェクト: https://t.co/3ErNbWzwgM