CF-Splat：基于网格先验的闭式三角形 Splatting

CF-Splat 是一种闭式三角形 Splatting 框架，在已知网格上估计场景外观，将多视角外观估计转化为全局线性最小二乘问题，无需迭代非线性优化。它引入自适应 SH 正则化以保证解的唯一性，并用三角形结构化无矩阵预条件共轭梯度求解器扩展到大规模场景。在消费级笔记本上，其计算时间比 3DGS 少约 27.5-378.0 倍，峰值 GPU 显存平均低 1.8 倍，NVS 质量相当或更优。