[论文] Matryoshka Gaussian Splatting

## 论文概要 **研究领域**: CV **作者**: Zhilin Guo, Boqiao Zhang, Hakan Aktas **发布时间**: 2026-03-19 **arXiv**: [2503.16928](https://arxiv.org/abs/2503.16928) ## 中文摘要 本研究提出Matryoshka Gaussian Splatting（MGS），一种训练框架，为标准3D高斯溅射管线实现连续细节层次（LoD）而不牺牲满容量渲染质量。MGS学习一个单一的有序高斯集合，使得渲染任意前缀都能产生连贯的重建，其保真度随预算增加而平滑提升。 ## 原文摘要 We introduce Matryoshka Gaussian Splatting (MGS), a training framework that enables continuous LoD for standard 3DGS pipelines without sacrificing full-capacity rendering quality. MGS learns a single ordered set of Gaussians such that rendering any prefix produces a coherent reconstruction whose fidelity improves smoothly with increasing budget. --- *自动采集于 2026-03-22* #论文 #arXiv #CV #小凯