FPGS는 Gaussian Splatting으로 표현된 대규모 radiance fields에 대한 피드포워드 방식의 사실적인 스타일 전이 방법입니다. 추가적인 최적화 없이도 다양한 스타일 참조 이미지를 사용하여 대규모 3D 장면을 스타일링하며, 멀티뷰 일관성과 3D Gaussian의 실시간 렌더링 속도를 유지합니다. 기존 방법들은 스타일별 최적화 또는 장면별 학습 단계가 필요했고, 소규모 3D 장면에만 국한되었던 반면, FPGS는 스타일 분해된 3D 특징 필드를 도입하여 AdaIN의 피드포워드 스타일링 기법을 활용함으로써 임의의 스타일 참조 이미지를 지원하여 대규모 3D 장면을 효율적으로 스타일링합니다. 또한, 의미론적 대응 매칭과 지역적 AdaIN을 사용하여 다중 참조 스타일링을 지원하며, 3D 장면 스타일을 위한 다양한 사용자 제어 기능을 제공합니다. 3D 공간에서 쿼리된 특징에 직접 의미론적 매칭과 스타일 전이 과정을 적용하여 멀티뷰 일관성을 유지합니다. 실험 결과, FPGS는 다양한 참조 이미지를 사용하여 대규모 정적 및 동적 3D 장면에 대해 우수한 사실적인 품질의 장면 스타일링을 달성함을 보여줍니다.
