#新视角合成 (4)

WilLaGS：潜变量条件3D外观场实现鲁棒的野外高斯泼溅重建

针对无约束图像集合重建中剧烈外观变化与瞬态遮挡物两大难题，WilLaGS提出统一框架：用β-VAE学习连续的全局外观流形，由潜变量条件化的3D神经外观场生成动态Tri-Plane特征，建模空间变化的局部光照；再用自监督Teacher-Student(EMA)感知掩码自动识别并抑制瞬态区域。在Photo Tourism与NeRF-OSR上全面刷新纪录：Sacre Coeur场景PSNR达25.84 dB，比最强对手AsymGS高2.28 dB；单场景训练仅0.9 GPU小时，渲染58 FPS，并支持外观迁移、插值与无条件外观合成。

Yuhao Bai, Qianqiu Tan, Lilong Chen2026年8月28日

3D高斯泼溅高斯泼溅β-VAE2026年8月28日

StreamSplat：流式前馈三维高斯溅射

前馈三维高斯溅射（3DGS）无需逐场景优化即可高效合成新视角，但现有方法多假设固定视角集合并联合处理。我们提出StreamSplat，一个流式前馈3DGS框架，增量维护持久的几何锚定场景状态，并在每个输入块后解码为可渲染的三维高斯。其核心是体素对齐因果缓存（VACC），将历史三维令牌存储在内存有界的体素结构中，使内存随探索的场景几何而非流长度增长。为在因果预测中更好复用历史，引入历史投影深度锚定（HPDA）和缓存引导特征注入（CGFI）。在DL3DV、RealEstate10K和ScanNet上的实验表明，StreamSplat在稀疏因果输入下与前馈3DGS方法竞争力强，并扩展到256、512和1024视角的长流。

Changhao Song, Yuxuan Wang, Qibiao Li2026年8月3日

3D高斯泼溅3D重建流式推理2026年8月3日

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Neural Harmonic Textures实时新视角合成

@Arcanous98 · 128次播放 · 2026-04-09

新视角合成3D高斯泼溅NeRF

GrainGS:面向高效动态新视角合成的梯度解耦高斯泼溅

GrainGS提出梯度解耦的高斯泼溅方法,用于高效的动态场景新视角合成,分离静态和动态梯度提升质量。

Jiahao He, Yihua Shao, Zhengkai Zhao2026年7月23日

3D高斯泼溅动态场景新视角合成2026年7月23日