InfiniSplat v2:冻结几何分支学习高斯属性,LPIPS 较最强基线降 25.8%
zhenjun_zhao · x · 2026-10-21
港大等团队发布 InfiniSplat v2,系统分析了前馈式 3DGS 重建在大视角变化下渲染质量不佳的原因,并提出改进方案:
- 解耦几何与属性预测:采用双分支架构,冻结几何分支预测深度与相机,可训练分支专注学习高斯属性
- 尺度对齐的真值相机监督:训练时用真值相机位姿对齐预测高斯,并做尺度归一化
- 大角度目标视角监督:随机大角度视角监督配合不透明度剪枝,提升跨视角一致性
在 DL3DV、ETH3D、Mip-NeRF 360、RE10K、DTU 等六个数据集上,同一模型的 pose-conditioned 与 pose-free 两种设置均取得 SOTA 的平均 LPIPS 与 DISTS:pose-conditioned 设置下相比最强基线分别下降 25.8% 和 32.9%。论文还发现仅用图像重建监督学到的 opacity 会抑制几何不一致的点。
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