Radu Beche, Raoul de Charette · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28615 · open-access PDF
Le déploiement d'une scène de 3D Gaussian Splatting entraînée sous des budgets de calcul diminuant nécessite un ensemble primitif pour rester efficace lorsqu'il est rendu sur des préfixes plus petits. Dans ce niveau continu de détail (LoD), le défi est de décider quels Gaussian devraient conserver la capacité à mesure que le budget diminue. Une étude pilote sur les reconstructions 3DGS-MCMC montre que la complexité de l'image, calculée à partir des vues d'entrée avant l'optimisation, prédit où l'erreur de reconstruction se concentre dans l'image et l'espace 3D. Il révèle également que les régions simples contiennent trop de Gaussian et dégradent autant que les complexes dans l'espace 3D.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Deploying a trained 3D Gaussian Splatting scene under shrinking compute budgets requires one primitive set to remain effective when rendered at smaller prefixes. In this continuous level of detail (LoD) setting, the challenge is to decide which Gaussians should retain capacity as the budget decreases. A pilot study on 3DGS-MCMC reconstructions shows that image complexity, computed from the input views before optimization, predicts where reconstruction error concentrates in image and 3D space. It also reveals that simple regions contain too many Gaussians and degrade as much as complex ones at
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