arXiv cs.CV· Weikai Lin, Nicholas Milef, Carl S Marshall, Grant Kaijuin Yang, Todd Keeler, Yuhao Zhu·· 5 小时前AI 评分22
GLoD-LVSM：为大视图合成模型学习几何接地的连续 LoD 场景表示
GLoD-LVSM: Learning Geometry-Grounded Continuous-LoD Scene Representations for Large View Synthesis Models
AI 导读
GLoD-LVSM 是一种面向大视图合成模型（LVSM）的紧凑几何接地场景表示，通过连续场初始化可变数量锚点并用 condenser 聚合场景信息，实现连续 LoD。相比未压缩基础模型，它将场景 token 数减少 33.4%、渲染加速 1.23 倍且无质量损失；在放宽质量损失预算下，token 减少达 85.5%、渲染加速 3.00 倍。该表示还支持场景语义理解。
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