Краткое содержание

arXiv:2511.14357v1 Тип объявления: новое Аннотация: Метод трехмерного гауссового сплаттинга (3DGS) недавно зарекомендовал себя как быстрый и высококачественный подход для синтеза новых видов (NVS). Однако использование сферических гармоник низкой степени ограничивает его способность захватывать пространственно изменяющиеся цвета и зависящие от точки обзора эффекты, такие как зеркальные блики. В существующих работах гауссовы функции дополняются либо глобальной текстурной картой, которая плохо справляется со сложными сценами, либо индивидуальными текстурными картами на каждую гауссову функцию, что приводит к высокой нагрузке по хранению данных. Мы предлагаем метод "Image-Based Gaussian Splatting" — эффективную альтернативу, использующую высокодетализированные исходные изображения для моделирования тонких деталей и цветовых характеристик, специфичных для каждого вида. Конкретно, мы представляем каждый пиксель в виде комбинации базового цвета из стандартного рендеринга с помощью 3DGS и обученного остаточного значения, полученного из соседних изображений тренировочной выборки. Это способствует точному выравниванию поверхностей и позволяет воспроизводить изображения с высоким разрешением мелких деталей и корректно отображать зависимые от угла наблюдения эффекты. Эксперименты на стандартных бенчмарках NVS