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We identify a key limitation of existing feed-forward 3DGS methods: Gaussian attributes are typically predicted in a radial-distance-normalized space that canonicalizes a global radial statistic of the reconstructed geometry, while the spacing between neighboring Gaussian centers can still vary substantially across sce
阅读原文 · Hao Yu, Zhenwei Wang, Yongzhen Hu, Yuning Gong, Junta Wu, Xiaowei Zhou, Hujun Bao, Tengfei Wang, Chunchao Guo, Sida Peng
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
前馈式 3DGS 这两年在“从图像直接出高斯”这条路上进展很快，但一个被忽略的细节正在拖后腿：模型预测高斯属性时用的空间参考，跟高斯中心实际分布之间的间距对不上。 这篇 SplatAnything 就盯着这个错位做文章。它提出的 GSNorm 把归一化对象从“径向距离”换成“高斯间距”，听起来是小改动，但摘要里说这能消除系统性偏移和模糊监督。 如果你在做 3...