arXiv ID:
2605.20872
arXiv 提交日期: 2026-05-20
CAdam:面向生成式蒸馏中三维高斯点云稠密化的上下文自适应矩估计 / CAdam: Context-Adaptive Moment Estimation for 3D Gaussian Densification in Generative Distillation
1️⃣ 一句话总结
本文提出了CAdam方法,通过将稠密化过程重新定义为基于统计的信号验证问题,利用梯度的一阶矩来区分真实几何信号与随机噪声,并结合分位数感知和信噪比门控机制,在生成式三维场景优化中大幅减少冗余高斯点(最高减少97%),同时保持可比的视觉质量,从而显著提升内存效率。