SVGS: 空間的に変化する色を持つプリミティブを用いたガウススプラッティングの拡張

SVGS: Enhancing Gaussian Splatting Using Primitives with Spatially Varying Colors

May 4, 2026

著者: Rui Xu, Wenyue Chen, Jiepeng Wang, Yuan Liu, Peng Wang, Cheng Lin, Shiqing Xin, Xin Li, Wenping Wang, Taku Komura

cs.AI

要旨

ガウススプラッティングは、ガウス陽表現に基づく多視点再構成において印象的な結果を示している。しかし、現在のガウスプリミティブは、シーンの外観と幾何形状を表現するために、視点依存の単一色と不透明度のみを有しており、非コンパクトな表現となっている。本論文では、単一のガウスプリミティブ内で空間的に変化する色と不透明度を利用し、その表現能力を向上させる新しい手法SVGSを提案する。我々は、空間変化関数として双一次補間、移動可能カーネル、および小型ニューラルネットワークを実装した。SVGSはプリミティブとして2Dガウスサーフェルを採用し、高品質な幾何学的再構成を維持しつつ、新視点合成を大幅に強化する。このアプローチは、複雑なテクスチャと比較的単純な幾何形状が組み合わさったシーンが実世界環境で頻繁に生じるため、実用的な応用において特に有効である。定量的および定性的な実験結果は、3つの機能全てがベースラインを上回り、特に移動可能カーネルが複数のデータセットで優れた新視点合成性能を達成することを示しており、空間変化関数の強力な可能性を浮き彫りにしている。プロジェクトページ: https://ruixu.me/html/SuperGaussians/index.html

English

Gaussian Splatting demonstrates impressive results in multi-view reconstruction based on Gaussian explicit representations. However, the current Gaussian primitives only have a single view-dependent color and an opacity to represent the appearance and geometry of the scene, resulting in a non-compact representation. In this paper, we introduce a new method called SVGS (Spatially Varying Gaussian Splatting) that utilizes spatially varying colors and opacity in a single Gaussian primitive to improve its representation ability. We have implemented bilinear interpolation, movable kernels, and tiny neural networks as spatially varying functions. SVGS employs 2D Gaussian surfels as primitives, which significantly enhances novel-view synthesis while maintaining high-quality geometric reconstruction. This approach is particularly effective in practical applications, as scenes combining complex textures with relatively simple geometry occur frequently in real-world environments. Quantitative and qualitative experimental results demonstrate that all three functions outperform the baseline, with the best movable kernels achieving superior novel view synthesis performance on multiple datasets, highlighting the strong potential of spatially varying functions. Project page: https://ruixu.me/html/SuperGaussians/index.html