SwiftGS: 即時衛星地表復元のためのエピソード的事前知識
arXiv cs.CV / 2026/3/20
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要点
- SwiftGS は、幾何と放射をデカップリングしたガウシアンプリミティブと軽量な SDF を予測することで、複数日付の衛星画像から 3D 表面を1回のフォワードパスで再構築するメタ学習済みシステムで、コストの高いシーン別最適化を回避します。
- 凍結された幾何学的教師を用いたエピソード的メタトレーニングと、不確実性を意識したマルチタスク損失により転移可能な事前知識を学習し、任意のゼロショット推論を可能にする（オプションのコンパクトな較正付き）。
- 投影・照明・センサー応答を扱う微分可能な物理グラフと、疎なガウス細部とグローバルな SDF 構造をブレンドする空間ゲーティング、さらに意味・幾何学的融合と条件付きの軽量タスクヘッドを組み合わせた設計です。
- 推論は、DSM の再構成とビュー間で一貫したレンダリングを、著しく低い計算コストで達成します。アブレーション実験では、ハイブリッド表現と物理情報を意識したレンダリングの利点が強調されています。
