PointSplat은 실시간 3D 인간 표현 생성을 위한 새로운 방법입니다. 기존 방식과 달리 3D 공간에서 직접 예측을 수행하여 표현의 중복을 줄이고 압축률을 높였습니다. 인간 중심 접근 방식을 통해 가우시안 원시체를 추론하며, 2D-3D 대응 관계를 명시적으로 설정합니다.
Point-Image Transformer를 사용하여 외관과 기하학적 특징을 결합하고, 단일 패스에서 가우시안 속성을 예측합니다. 이는 전경 영역에 예측을 제한하여 가우시안 수를 줄이고 렌더링 품질을 향상시킵니다.
다양한 데이터셋에서 실험 결과, PointSplat은 효율성과 품질이 높고 시야 수와 이미지 해상도 변화에 강건함을 보였습니다.