Meno Gaussiane, Più Texture: Splatting Testurizzato in Avanzamento a 4K

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

March 26, 2026

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

cs.AI

Abstract

I metodi esistenti di 3D Gaussian Splatting feed-forward prevedono primitive allineate ai pixel, portando a una crescita quadratica del numero di primitive all'aumentare della risoluzione. Questo limita fondamentalmente la loro scalabilità, rendendo intrattabile la sintesi ad alta risoluzione, come il 4K. Introduciamo LGTM (Less Gaussians, Texture More), un framework feed-forward che supera questa barriera di scalabilità della risoluzione. Prevedendo primitive Gaussianhe compatte accoppiate a texture per primitiva, LGTM disaccoppia la complessità geometrica dalla risoluzione di rendering. Questo approccio consente una sintesi di nuove viste ad alta fedeltà in 4K senza ottimizzazione per scena, una capacità finora irraggiungibile per i metodi feed-forward, utilizzando al contempo un numero significativamente inferiore di primitive Gaussianhe. Pagina del progetto: 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/