arXiv cs.CV· Yun Jiang, Bo Zheng, Yingying Zhang, Xueming Xiao, Tao Hu, Hutao Cui, Zhiguo Meng, Ke Gao, Yang Gao, Meibao Yao·· 4 小时前AI 评分35
MoonGS：利用图像对鲁棒深度特征的高质量月表高斯泼溅表示
MoonGS: High-quality Representation of the Lunar Surface via Gaussian Splatting Using Robust Depth Features from Image Pairs
AI 导读
MoonGS 是首个面向月球场景的前馈 3D Gaussian Splatting 框架，仅凭两张输入图像即可单次前向预测像素对齐的高斯原语，无需逐场景优化。在 LuSNAR 基准与弱纹理 MoonBlender 数据集上，其 PSNR 较前馈 NeRF/3DGS 基线高 4.9 dB、SSIM 高 0.29、LPIPS 低 40%，推理保持亚秒级。
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