PRoGS: Progressive Rendering of Gaussian Splats

📄 arXiv: 2409.01761v1 📥 PDF

作者: Brent Zoomers, Maarten Wijnants, Ivan Molenaers, Joni Vanherck, Jeroen Put, Lode Jorissen, Nick Michiels

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-09-03

DOI: 10.1109/WACV61041.2025.00308

💡 一句话要点

PRoGS：提出高斯溅射的渐进式渲染方法，加速3D场景加载与显示。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 渐进式渲染 实时渲染 压缩 流媒体

📋 核心要点

  1. 3D高斯溅射技术虽然能高质量地表示3D场景，但存储需求大，完整加载后才能渲染。
  2. PRoGS通过评估每个高斯对最终场景的贡献，确定渲染优先级，实现渐进式渲染。
  3. 实验表明，PRoGS能显著提升渲染质量，并能与压缩方法结合，优化带宽使用。

📝 摘要（中文）

近年来，3D高斯溅射(3DGS)因其在感知上精确地表示3D场景的能力而备受关注。然而，由于每个splat的单独数据都必须存储，因此它可能需要大量的存储空间。压缩技术提供了一种潜在的解决方案，通过减少内存占用，但它们仍然需要在渲染任何部分之前检索整个场景。本文提出了一种用于渐进式渲染此类场景的新方法，旨在尽早显示与最终场景非常接近的可见内容，而无需将整个场景加载到内存中。这种方法有利于受内存约束的设备上渲染应用程序，以及优先考虑最小带宽使用的流媒体应用程序。为了实现这一点，我们近似计算每个高斯对最终场景的贡献，并构建一个优先级顺序，以便将其包含在渲染过程中。此外，我们证明了我们的方法可以与现有的压缩方法相结合，以渐进方式渲染(和流式传输)3DGS场景，通过关注场景中最重要的splat来优化带宽使用。总的来说，我们的工作为使远程托管的3DGS内容在超高清消费场景中更快地提供给最终用户奠定了基础，我们的结果表明，与现有方法相比，所有指标的质量都有显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然渲染质量高，但每个高斯都需要单独存储数据，导致存储空间需求大。现有方法需要完整加载整个场景才能开始渲染，这对于内存受限的设备和带宽受限的流媒体应用来说是一个瓶颈。因此，如何减少初始加载延迟，快速呈现高质量的近似场景是亟待解决的问题。

核心思路：PRoGS的核心思路是根据每个高斯对最终渲染结果的贡献程度，对其进行优先级排序。优先渲染贡献度高的部分，从而在加载少量数据的情况下，就能呈现出与最终场景近似的视觉效果。这种渐进式渲染的方式可以显著减少初始延迟，并降低带宽需求。

技术框架：PRoGS的整体流程包括以下几个主要阶段：1. 贡献度评估：评估每个高斯对最终渲染结果的贡献大小。2. 优先级排序：根据贡献度对所有高斯进行排序。3. 渐进式渲染：按照优先级顺序，逐步加载并渲染高斯。4. 压缩集成：与现有的压缩方法结合，进一步减少数据传输量。

关键创新：PRoGS的关键创新在于提出了一种有效评估高斯贡献度的方法，并将其应用于渐进式渲染。与现有方法相比，PRoGS无需完整加载整个场景即可开始渲染，从而显著降低了初始延迟和带宽需求。此外，PRoGS可以与现有的压缩方法无缝集成，进一步提升性能。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1. 贡献度评估函数：用于计算每个高斯贡献度的具体函数形式，可能考虑了高斯的大小、透明度、颜色等因素。2. 优先级排序算法：用于对高斯进行排序的算法，可能采用了快速排序或堆排序等高效算法。3. 渲染策略：如何逐步加载和渲染高斯，可能采用了基于视锥体剔除和遮挡剔除等优化技术。4. 压缩集成方案：如何将PRoGS与现有的压缩方法相结合，可能涉及数据格式转换和解压缩优化等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PRoGS在各项指标上均优于现有方法。具体来说，PRoGS能够在加载少量数据的情况下，就呈现出与最终场景非常接近的视觉效果，显著降低了初始渲染延迟。此外，PRoGS与现有压缩方法结合后，能够进一步降低带宽需求，并提升渲染质量。具体性能数据（如PSNR、SSIM等）和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

PRoGS适用于各种需要快速加载和渲染3D高斯溅射场景的应用，例如移动设备上的3D游戏、AR/VR应用、在线3D模型展示、以及远程3D场景流媒体服务。该技术可以显著提升用户体验，降低带宽成本，并使得在资源受限的设备上也能流畅地渲染复杂的3D场景。

📄 摘要（原文）

Over the past year, 3D Gaussian Splatting (3DGS) has received significant attention for its ability to represent 3D scenes in a perceptually accurate manner. However, it can require a substantial amount of storage since each splat's individual data must be stored. While compression techniques offer a potential solution by reducing the memory footprint, they still necessitate retrieving the entire scene before any part of it can be rendered. In this work, we introduce a novel approach for progressively rendering such scenes, aiming to display visible content that closely approximates the final scene as early as possible without loading the entire scene into memory. This approach benefits both on-device rendering applications limited by memory constraints and streaming applications where minimal bandwidth usage is preferred. To achieve this, we approximate the contribution of each Gaussian to the final scene and construct an order of prioritization on their inclusion in the rendering process. Additionally, we demonstrate that our approach can be combined with existing compression methods to progressively render (and stream) 3DGS scenes, optimizing bandwidth usage by focusing on the most important splats within a scene. Overall, our work establishes a foundation for making remotely hosted 3DGS content more quickly accessible to end-users in over-the-top consumption scenarios, with our results showing significant improvements in quality across all metrics compared to existing methods.