Minder Gaussians, Meer Textuur: 4K Feed-Forward Textured Splatting
Less Gaussians, Texture More: 4K Feed-Forward Textured Splatting
March 26, 2026
Auteurs: Yixing Lao, Xuyang Bai, Xiaoyang Wu, Nuoyuan Yan, Zixin Luo, Tian Fang, Jean-Daniel Nahmias, Yanghai Tsin, Shiwei Li, Hengshuang Zhao
cs.AI
Samenvatting
Bestaande feed-forward 3D Gaussian Splatting-methoden voorspellen pixel-uitgelijnde primitieven, wat leidt tot een kwadratische groei van het aantal primitieven naarmate de resolutie toeneemt. Dit beperkt fundamenteel hun schaalbaarheid, waardoor hoogresolutie-synthese zoals 4K onhanteerbaar wordt. Wij introduceren LGTM (Less Gaussians, Texture More), een feed-forward raamwerk dat deze resolutieschaleringsbarrière overwint. Door compacte Gaussiaanse primitieven te voorspellen in combinatie met per-primitief texturen, ontkoppelt LGTM geometrische complexiteit van de renderresolutie. Deze aanpak maakt hoogwaardige 4K novel view synthesis mogelijk zonder optimalisatie per scène, een capaciteit die voorheen onbereikbaar was voor feed-forward methoden, en dit alles met aanzienlijk minder Gaussiaanse primitieven. Projectpagina: 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/