LoCoSplat 去掉 3D 网络,前馈 3DGS 快 4.2 倍、显存省 6.7 倍
zhenjun_zhao · x · 2026-10-08
LoCoSplat:最小化 3D 推理的实时前馈 3DGS
LoCoSplat 的核心观察:高斯是局部图元,深度预测出来后,3D 阶段要补充的(scale/rotation/opacity)只取决于每个锚点周围的点云,局部均值就够,不需要重型 3D 网络。
- 点特征 16 维线性投影到精细+粗糙网格,每个锚点用仅 0.14M 参数的逐点 MLP 读回
- 无学习型 3D 网络、无动态稀疏计算,整个编码器跑成一个 fp16 CUDA graph
- RealEstate10K 上在 6/12/24 视角下 PSNR/SSIM/LPIPS 全面超越此前前馈方法,24 视角比 VolSplat 高 3.3 PSNR
- 单张 RTX PRO 6000 上 6 视角重建仅 33ms,7 个前馈方法中最快,较此前 SOTA 快 4.2 倍;训练快 2.7 倍(24 视角下 5.9 倍),推理显存省 6.7 倍
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