Weniger Gaußsche Verteilungen, mehr Textur: 4K Feed-Forward Textured Splatting

Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting

March 26, 2026

Autoren: Yixing Lao, Xuyang Bai, Xiaoyang Wu, Nuoyuan Yan, Zixin Luo, Tian Fang, Jean-Daniel Nahmias, Yanghai Tsin, Shiwei Li, Hengshuang Zhao

cs.AI

Zusammenfassung

Bestehende feed-forward 3D-Gaussian-Splatting-Methoden sagen pixelausgerichtete Primitive vorher, was zu einem quadratischen Anstieg der Primitivanzahl mit steigender Auflösung führt. Dies begrenzt grundsätzlich ihre Skalierbarkeit und macht hochauflösende Synthese, wie z.B. 4K, unlösbar. Wir stellen LGTM (Less Gaussians, Texture More) vor, ein Feed-Forward-Framework, das diese Auflösungsskalierungsbarriere überwindet. Durch die Vorhersage kompakter Gaußscher Primitive in Kombination mit Texturen pro Primitiv entkoppelt LGTM die geometrische Komplexität von der Rendering-Auflösung. Dieser Ansatz ermöglicht hochauflösende Neuansichtssynthese in 4K ohne optimierung pro Szene – eine Fähigkeit, die für Feed-Forward-Methoden bisher unerreichbar war – und das bei deutlich weniger Gaußschen Primitiven. Projektseite: https://yxlao.github.io/lgtm/

English

Existing feed-forward 3D Gaussian Splatting methods predict pixel-aligned primitives, leading to a quadratic growth in primitive count as resolution increases. This fundamentally limits their scalability, making high-resolution synthesis such as 4K intractable. We introduce LGTM (Less Gaussians, Texture More), a feed-forward framework that overcomes this resolution scaling barrier. By predicting compact Gaussian primitives coupled with per-primitive textures, LGTM decouples geometric complexity from rendering resolution. This approach enables high-fidelity 4K novel view synthesis without per-scene optimization, a capability previously out of reach for feed-forward methods, all while using significantly fewer Gaussian primitives. Project page: https://yxlao.github.io/lgtm/