FreeFix：通过无微调扩散模型提升3D高斯喷溅技术

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原作者:Hongyu Zhou et al.

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2026年1月28日

Gemini AI生成的图像

FreeFix的推出为通过预训练图像扩散模型提升神经渲染提供了一种新颖的、无需微调的方法。该方法采用交替的2D-3D精细化策略，利用逐像素的置信度掩码来聚焦不确定的区域。实验结果表明，FreeFix在多帧一致性方面表现出色，并且在性能上超越或与微调方法持平，同时在多种数据集上保持了强大的泛化能力。

FreeFix 通过扩散模型增强 3D 高斯点云渲染

一种名为 FreeFix 的新方法已被提出，以在不微调扩散模型的情况下提高 3D 高斯点云的渲染质量。这种方法解决了在新视图合成中一直困扰以往技术的泛化与保真度之间的权衡。

FreeFix 提供了一种无需微调的解决方案，利用预训练的图像扩散模型来增强外推渲染，采用交错的 2D-3D 精炼策略以实现一致的改进。

其有效性的关键在于对 2D 渲染的精炼指导信号，结合了每像素的置信度掩码，以识别不确定区域并允许进行针对性的增强，从而改善多帧一致性。

实验结果表明，FreeFix 的性能往往超过传统的基于微调的方法，同时保持强大的泛化能力，为视图合成设定了新的标准。