InfiniSplat v2 前馈3DGS重建方法发布

2026年10月15日，arXiv Computer Vision 刊出 Yongzhen Hu 等作者的 InfiniSplat v2 工作。据该报道，作者分析了高斯属性学习中的局限，提出 InfiniSplat v2，通过架构与训练改动提升前馈高斯重建的渲染质量：方法用冻结的几何分支解耦几何与属性预测，训练时用真值相机位姿对齐预测高斯，并采用大角度目标视角监督。报道称，在六个数据集上，同一训练模型的前馈输出在有位姿条件与无位姿条件两种设定下，均在所评估方法中取得最优的平均 LPIPS 与 DISTS；在有位姿条件设定下，平均 LPIPS 与 DISTS 相比所评估的最强基线分别下降 25.8% 与 32.9%。上述数字与结论均出自该报道，为其自述结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。