神经纹理喷溅：用于视图合成、几何和动态重建的富有表现力的 3D 高斯喷溅 贡献： • 我们提出了一种新的表示方法——神经纹理飞溅（NTS），它利用神经基元RGBA纹理场增强了3D高斯飞溅。这种表示方法具有很强的鲁棒性，能够提升基于3DGS的方法在各种任务中的表现。 • 我们提出利用全局三平面网络来预测局部纹理场。这既能实现对几何形状和外观的富有表现力的建模，又能确保在不同任务中的鲁棒性。 • 大量实验表明，我们的表示方法在各种基准测试中始终优于现有的最先进方法，包括密集视图和稀疏视图新视图合成、表面重建和动态重建。
论文链接：htarxiv.org/abs/2511.18873目链接：https://t.co/l5VtVUWX1p
