既存のフィードフォワード型の3Dガウス・スプラッティング手法は、ピクセルに整列したプリミティブを予測するため、解像度が上がるにつれてプリミティブ数が二次的に増加します。これは本質的にスケーラビリティを制限し、4Kのような高解像度合成を不可能にします。そこで我々は、解像度スケーリングの障壁を克服するフィードフォワード・フレームワークLGTM（Less Gaussians, Texture More）を提案します。LGTMは、コンパクトなガウス・プリミティブとプリミティブごとのテクスチャを組み合わせて予測することで、幾何の複雑さとレンダリング解像度を切り離します。このアプローチにより、…までの高い忠実度を持つ4Kの新規視点合成を可能にします。
Less Gaussians, Texture More：4K フィードフォワード テクスチャ付きスプラッティング
Apple Machine Learning Journal / 2026/3/28
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要点
- 論文「Less Gaussians, Texture More」は、より少ないガウス原始（プリミティブ）で高品質なシーンテクスチャをレンダリングするための、4Kフィードフォワード・テクスチャ付きスプラッティング手法を提案します。
- 標準的なガウス・スプラッティングのパイプラインと比べて、表現と計算をより効率的に保ちながら、4K解像度でのテクスチャ忠実度の向上を目指します。
- この手法は反復的な精緻化ではなくフィードフォワードとして位置付けられており、テクスチャ付きビューを生成する際の推論（インファレンス）の高速化を示唆しています。
- 公開情報としてはコンピュータビジョン研究論文（2026年3月）として掲載されており、追加の技術詳細はarXivで入手可能です。
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