ATSplat: Compact Feed-forward 3D Gaussian Splatting with Adaptive Token Expansion

3D 가우시안 스플래팅에서 장면 복잡도에 따라 가우시안을 적응적으로 배치하여 5.7배 적게 쓰면서도 최고 품질을 달성한 논문이다.

이 논문은 한마디로 3D 장면 재건에서 픽셀 단위가 아닌 적응적 토큰 단위로 가우시안을 배치하여 효율을 크게 높인 것이다. 기존 방식은 입력 해상도에 비례해 수백만 개의 가우시안을 찍었지만, ATSplat은 희소 앵커 토큰에서 시작해 어려운 영역만 선택적으로 확장한다. 311K 가우시안(기존의 1/5.7)으로 동등 이상의 품질을 1초 미만에 달성한다.

핵심 요약

• 적응적 토큰 확장(ATE) 모듈이 렌더링 오류가 큰 영역을 자동으로 찾아 가우시안을 추가한다.
• 기존 dense 방식 대비 가우시안 수를 5.7배 이상 줄이면서도 SOTA 품질을 달성했다.
• 12장의 512×960 이미지에서 1초 미만 재건, 1136 FPS 렌더링을 기록했다.
• 3D 앵커 오프셋 설계로 가우시안 배치를 입력 픽셀 그리드에서 분리했다.
• 불확실성 예측이 실제 렌더링 오류와 잘 일치함을 시각적으로 확인했다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.