研究提出复用已渲染RGB-D图像的局部视角合成方法
复用已渲染RGB-D图像的局部视角合成方法
（映维网Nweon 2026年10月26日）在交互式场景探索中，camera小幅移动时，新目标视角往往与已经渲染的图像有大量重叠。但传统3DGS仍会为每个目标视角重新渲染。针对这个问题，有研究人员提出了一种逐场景框架：不再重复渲染邻近视角，而是复用已有的RGB-D图像，通过相对位姿引导的几何变形迁移源内容，再用轻量多尺度网络预测RGB残差，校正变形伪影并推断缺失外观。
团队将问题拆成两部分：几何迁移和残差外观校正。几何变形利用深度、camera内参和相对位姿，把源图像像素重投影到目标视角，并对源颜色进行泼溅、按深度过滤和覆盖率加权填充；在没有投影支持时返回源图像。随后，编码器提取源图像特征，解码器结合变形图像、RGB差值、覆盖率和相对位姿等信息，在四分之一分辨率处拼接特征，逐步细化到全分辨率，并由线性RGB头输出残差。残差加到变形图像上，得到目标视角预测。
训练方面，研究人员对每个静态场景单独训练编码器和解码器，使用Charbonnier损失；RGB头零初始化，使初始预测等于几何变形结果。推理时，源特征和预处理几何按源缓存一次，每个目标仍需执行重投影、残差解码和合成。
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