PixGR:像素空间生成式解码加速前馈 3D 重建，稀疏视角下超越回归方法
zhenjun_zhao · x · 2026-10-27
arXiv 新论文 PixGR(2610.31908,作者含 Wenjing Bian、Krystian Mikolajczyk 等)，把轻量像素空间生成建模引入前馈 3D Gaussian 重建以建模场景不确定性，作者自述 tl;dr:VGGT + DiT decoder。
方法：多视角上下文一次性编码为场景隐表示；噪声目标视角经 patch encoder 编码后，由轻量 DiT 解码器(全局自注意力 + Gaussian 预测头)生成式解码出一组共享的像素对齐 3D Gaussians。整个过程用像素空间 flow matching 表述，通过可微渲染实现端到端优化，避免了以往两阶段管线的 VAE 潜空间压缩与误差传播；同时缓存场景表示以保持前馈效率，推理保持亚秒级。
结果：
- 视角插值：RE10K 上 PSNR 28.54 / SSIM 0.905,DL3DV 上 PSNR 25.27,均超回归与生成式基线(如 DepthSplat、ReconSplat);
- 视角外推：大幅领先，渲染更锐利、几何更一致，避免回归方法在未见区域的失败与生成式基线的伪影错位；
- 在大视角间隔与视角外推等挑战性稀疏视角设置下优势最明显，且比重量级预训练生成模型更轻更快。
所属事件:PixGR 用生成式解码加速前馈 3D 高斯重建(2 条相关)→
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