MoonGS 用冻结视觉基础模型与语义排序损失，从双图前馈重建月面，LuSNAR 上 PSNR 达 23.80 dB
MoonGS 是一个面向月面场景的前馈 3D 高斯泼溅框架：仅输入两张图像，单次前向即预测像素对齐的高斯原语，无需逐场景优化；它用冻结的视觉基础模型（DUSt3R，亦可换用 VGGT）提取鲁棒深度特征，融合语义先验并以语义排序损失正则弱纹理背景深度，再用熵引导的启发式重采样补充稀疏观测。在 LuSNAR 与自建弱纹理 MoonBlender 数据集上，其 PSNR、SSIM、LPIPS 均优于前馈 NeRF/3DGS 基线，推理保持亚秒级。