InfiniSplat：用於大基線單目檢視合成的隱式 Gaussian 解碼
為何重要
該研究將 3D Gaussian 解碼的表示法從畫素級精確轉向表面對齊，解決了大基線單目重建中的結構連貫性痛點。對於依賴單一輸入（如手機照片）快速構建 3D 資產的開發者而言，這是技術路徑上重要的一步，有望降低 3D 內容生成的門檻。儘管目前仍屬研究範疇，但其從合成資料集到開放世界場景的成功泛化，顯示出模型具備潛在的通用性。
現有的單圖前向 3D Gaussian Splatting 方法受限於畫素對齊的表示法，導致在面對大視角偏移時難以維持場景結構連貫性。
- InfiniSplat 採用幾何引導取樣將 2D 支撐點置於深度暗示的區域性表面結構上，並搭配查詢條件隱式解碼來預測 Gaussian 屬性。
- 該方法透過將 Gaussian 佈局與固定畫素中心解耦，生成貼合場景實際表面的結果，減少了因網格離散化造成的散亂原語。
- 在跨資料集的單目檢視合成（NVS）評估中，InfiniSplat 相較於單圖前向基線達到最先進（SOTA）表現。