少ないガウシアン、豊かなテクスチャ：4Kフィードフォワード・テクスチャード・スプラッティング

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

March 26, 2026

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

cs.AI

要旨

既存のフィードフォワード型3Dガウススプラッティング手法は、ピクセル位置に合わせたプリミティブを予測するため、解像度の増加に伴いプリミティブ数が二次関数的に増加します。これが根本的なスケーラビリティの制約となり、4Kのような高解像度合成を非現実的なものにしています。本研究では、この解像度スケーリングの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。コンパクトなガウスプリミティブとプリミティブ毎のテクスチャを組み合わせて予測することで、LGTMは幾何学的複雑性とレンダリング解像度を分離します。このアプローチにより、シーン毎の最適化を必要とせず、従来のフィードフォワード手法では達成不可能だった高精細な4K新規視点合成を、大幅に少ないガウスプリミティブ数で実現します。プロジェクトページ: 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/