本文介绍了MVSplat，一种高效前馈3D高斯分割模型，通过稀疏多视图图像进行学习。该模型在光度监督下学习高斯原始图的透明度、协方差和球面谐波系数。实验结果显示，MVSplat具有优越的前馈推断速度和性能，外观和几何质量更好，并具有跨数据集泛化能力。