高斯混合：重新思考 3D 高斯散射中的 Alpha 混合 貢獻： • 我們重新審視了現有的標量 alpha 混合方法，並發現混疊現像是由於對像素區域內的空間變化處理不當造成的。 據我們所知，我們的工作首次將像素內抗鋸齒明確地整合到 alpha 混合過程中。我們提出的高斯混合方法能夠有效地建模並動態追蹤像素內的空間變化，從而有效抑制鋸齒。 大量實驗表明，高斯融合能夠顯著降低混疊現象，在訓練過程中，無論採樣率是未見過還是已見過，都能產生更高質量的合成視圖，無需額外的先驗信息或重新訓練，同時還能保持實時性能。我們的高斯融合演算法可以輕鬆整合到現有的網路視覺系統（NVS）框架中，無需額外配置即可取代現有演算法。
論文連結：htarxiv.org/abs/2511.15102目連結：https://t.co/sP0FTJAgKz