テキサス大学オースティン校、NVIDIA、厦門大学、テキサスA&M大学、ジョージア工科大学、スタンフォード大学、南カリフォルニア大学からなる共同研究チームは2月26日（木）、数点の画像から数秒でフォトリアルな3Dシーンを構築できる技術「InstantSplat」の拡張版「InstantSplat++」をオープンソース（Apache-2.0ライセンス）でリリースした。基盤となるInstantSplatの設計を維持しつつ、ごくわずかな視点の画像から大規模な空間を再構成できるように改良されている。

InstantSplat++ is now open source.

It is a lightweight library that connects foundation models (VGGT, MASt3R, MAP-Anything, etc.) with the Gaussian splatting family. Given uncalibrated images, it optimizes a 3D scene in a few seconds.

InstantSplat++をオープンソースで公開しました。

これは、基盤モデル（VGGT、MASt3R、MAP-Anythingなど）とGaussian Splattingファミリーを接続する軽量なライブラリです。キャリブレーションされていない（カメラ位置などのパラメータが未知の）画像から、わずか数秒で3Dシーンを最適化します。

（テキサス大学オースティン校とNVIDIAに所属する本プロジェクトのリーダー、Zhiwen Fan氏のX投稿より）

従来の3Dモデル生成では複数枚の画像からカメラの位置や3D形状を推定する「SfM（Structure-from-Motion）」技術が広く用いられてきた。しかしSfMは計算に多大な時間を要し、データ不足時には動作が不安定になりやすいという課題があった。これに対しInstantSplatは、データが入力から出力へと一方向にのみ処理されるフィードフォワードモデルを活用し、対象物の形状や奥行きに関する事前のジオメトリ上の手がかり（Geometric priors）を推論して用いる。

また、複数の視点から共通して見える領域を計算して無駄なデータの重複を省く「Co-visible Global Geometry Initialization（共視性に基づくグローバルなジオメトリ初期化）」や、AIによる予測の確からしさを考慮して計算を動的に調整する「Confidence-aware optimization（信頼度を考慮した最適化）」を導入。これらの仕組みにより、カメラのパラメータと3Dシーン全体を同時に調整し、最適化することが可能となったという。

本技術は、3DGS（3D Gaussian Splatting）を筆頭に、2D-GS（2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance Fields）、Mip-Splatting（視点の距離による解像度の変化に強い手法）など、複数の表現手法をサポート。これにより、従来手法と比較して30倍以上の高速化とビジュアル再現性向上を実現しているとのことだ。

■InstantSplat++: Sparse-view Gaussian Splatting in Seconds（GitHub）
https://github.com/phai-lab/InstantSplatPP

■InstantSplat: Sparse-view Gaussian Splatting in Seconds（プロジェクトページ）
https://instantsplat.github.io/

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