효율적이고 정확한 포즈 추정과 새로운 관점 합성을 위한 즉시 실행 가능한 3D 가우시안 스플래팅 프레임워크

본 연구는 포즈 정보가 없는 상황에서도 효율적으로 3D 장면을 재구성하고 새로운 관점을 합성할 수 있는 즉시 실행 가능한 프레임워크 InstantSplat을 제안한다. 이를 위해 사전 학습된 밀집 스테레오 모델을 활용하여 초기 장면 구조와 카메라 파라미터를 신속하게 추정하고, 이를 바탕으로 3D 가우시안 속성과 카메라 파라미터를 효율적으로 최적화한다.