A$^2$TG：用于高效三维场景表示的自适应各向异性纹理高斯
计算机视觉与模式识别
2026-01-15 v1
摘要
Gaussian Splatting 已成为高质量、实时三维场景渲染的强大表示方法。尽管近期工作通过可学习纹理扩展了高斯以丰富视觉外观，但现有方法为每个基元分配固定的方形纹理，导致内存使用效率低下且对场景变化的适应性有限。本文引入了自适应各向异性纹理高斯（ATG），这是一种通过为每个基元配备各向异性纹理来推广纹理高斯的新颖表示。我们的方法采用梯度引导的自适应规则来联合确定纹理分辨率与长宽比，从而实现与高斯泼溅的各向异性特性相一致的非均匀、细节感知分配。该设计显著提升了纹理效率，在增强图像质量的同时降低了内存消耗。在多个基准数据集上的实验表明，ATG 始终优于固定纹理的 Gaussian Splatting 方法，以大幅降低的内存需求实现了可比的渲染保真度。
引用
@article{arxiv.2601.09243,
title = {A$^2$TG: Adaptive Anisotropic Textured Gaussians for Efficient 3D Scene Representation},
author = {Sheng-Chi Hsu and Ting-Yu Yen and Shih-Hsuan Hung and Hung-Kuo Chu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.09243},
year = {2026}
}