3D Gaussian Splatting 성능 개선: InfiniSplat v2 공개

요약

InfiniSplat v2는 피드포워드 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)의 품질 저하 문제를 해결하기 위해 기하학 예측과 속성 예측을 분리하고 학습 구조를 개선한 새로운 방법론을 제시했다. 이 모델은 기하학 브랜치를 고정하고 학습 과정에서 실제 카메라 포즈를 활용한 정렬 및 대각도 타겟 뷰 감독을 도입하여 렌더링 품질을 향상시켰다. 6개 데이터셋을 대상으로 한 실험에서 포즈 조건부 및 포즈 프리 설정 모두에서 최첨단(SOTA) 수준의 평균 LPIPS와 DISTS 성능을 달성했다. 특히 포즈 조건부 설정에서는 기존 최강 베이스라인 대비 평균 LPIPS와 DISTS가 각각 25.8%, 32.9% 감소하는 성과를 보였다. 또한 이미지 재구성 감독만으로 학습된 불투명도(opacity)가 기하학적으로 일관되지 않은 점들을 효과적으로 억제한다는 사실을 확인했다.

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