AdR-Gaussian: Accelerating Gaussian Splatting with Adaptive Radius
作者: Xinzhe Wang, Ran Yi, Lizhuang Ma
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-09-13
备注: SIGGRAPH Asia 2024 Conference Papers (SA Conference Papers '24), December 03-06, 2024, Tokyo, Japan
💡 一句话要点
AdR-Gaussian：通过自适应半径加速高斯溅射渲染，提升渲染效率。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 高斯溅射 实时渲染 三维重建 自适应半径 并行计算
📋 核心要点
- 现有3D高斯溅射渲染存在串行剔除和像素负载不均的问题，导致渲染效率低下。
- AdR-Gaussian通过自适应半径和并行剔除，将部分剔除操作前移至预处理阶段，减少渲染开销。
- 实验表明，AdR-Gaussian在三个数据集上实现了显著的渲染速度提升，最高达310%，同时保持或提升渲染质量。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3DGS)是一种新兴的显式3D表示方法，它实现了复杂场景的高质量重建和实时渲染。然而，光栅化流水线仍然受到不必要的开销的影响，这些开销来自于可避免的串行高斯剔除，以及由于像素间待渲染高斯数量的不同而导致的不均匀负载，这阻碍了3DGS的更广泛推广和应用。为了加速高斯溅射，我们提出了AdR-Gaussian，它将渲染阶段的部分串行剔除转移到更早的预处理阶段，以实现并行剔除，采用自适应半径来缩小每个高斯的渲染像素范围，并引入了一种负载平衡方法，以最大限度地减少像素并行渲染期间的线程等待时间。我们的贡献有三方面，在保持与最先进技术相当甚至更好的质量的同时，实现了310%的渲染速度提升。首先，我们提出基于高斯并行预处理阶段的自适应半径，提前剔除溅射不透明度低的高斯-瓦片对，从而减少通过高斯边界圆的影响瓦片数量，从而减少不必要的开销并实现更快的渲染速度。其次，我们进一步提出了基于轴对齐边界框的高斯溅射早期剔除，通过精确计算2D方向上的高斯大小，从而更显著地减少无效开销。第三，我们提出了一种像素线程负载平衡算法，该算法压缩重负载像素的信息以减少线程等待时间，并增强轻负载像素的信息以对冲渲染质量损失。在三个数据集上的实验表明，我们的算法可以显著提高高斯溅射渲染速度。
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然在高质量重建和实时渲染方面表现出色，但其光栅化渲染管线存在效率瓶颈。具体来说，串行高斯剔除导致不必要的计算开销，而不同像素需要渲染的高斯数量差异很大，造成负载不均衡，影响了整体渲染速度。现有方法难以有效解决这些问题，限制了3DGS的广泛应用。
核心思路：AdR-Gaussian的核心思路是将部分串行剔除操作提前到预处理阶段，实现并行剔除，从而减少渲染阶段的计算负担。此外，通过自适应半径来精确控制每个高斯的渲染范围，避免不必要的像素渲染。最后，采用负载均衡算法来优化像素线程的分配，减少线程等待时间，提高并行渲染效率。
技术框架：AdR-Gaussian的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 预处理阶段：基于自适应半径和轴对齐边界框进行高斯剔除，减少需要渲染的高斯数量。2) 渲染阶段：并行渲染剩余的高斯，并应用负载均衡算法优化线程分配。3) 后处理阶段：进行颜色融合等操作，生成最终图像。
关键创新：AdR-Gaussian的关键创新在于以下几点：1) 自适应半径剔除：根据高斯的属性动态调整渲染半径，更精确地控制渲染范围。2) 并行剔除：将部分剔除操作前移至预处理阶段，利用并行计算加速剔除过程。3) 负载均衡：根据像素的渲染负载动态调整线程分配，减少线程等待时间。与现有方法相比，AdR-Gaussian能够更有效地减少渲染开销，提高渲染效率。
关键设计：自适应半径的计算公式需要根据高斯的尺度、旋转等属性进行设计，以保证剔除的准确性。负载均衡算法需要考虑像素的渲染负载和线程的可用性，以实现最佳的线程分配策略。具体的参数设置和算法细节需要在实验中进行调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AdR-Gaussian在三个数据集上进行了实验，结果表明其渲染速度显著优于现有方法。例如，在某个数据集上，AdR-Gaussian实现了310%的渲染速度提升，同时保持了与最先进技术相当甚至更好的渲染质量。这些实验结果充分证明了AdR-Gaussian的有效性和优越性。
🎯 应用场景
AdR-Gaussian的加速渲染技术可广泛应用于虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、游戏开发、三维重建等领域。通过提高渲染效率，可以实现更流畅、更逼真的用户体验。此外，该技术还可以应用于大规模场景的实时渲染，例如城市建模、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) is a recent explicit 3D representation that has achieved high-quality reconstruction and real-time rendering of complex scenes. However, the rasterization pipeline still suffers from unnecessary overhead resulting from avoidable serial Gaussian culling, and uneven load due to the distinct number of Gaussian to be rendered across pixels, which hinders wider promotion and application of 3DGS. In order to accelerate Gaussian splatting, we propose AdR-Gaussian, which moves part of serial culling in Render stage into the earlier Preprocess stage to enable parallel culling, employing adaptive radius to narrow the rendering pixel range for each Gaussian, and introduces a load balancing method to minimize thread waiting time during the pixel-parallel rendering. Our contributions are threefold, achieving a rendering speed of 310% while maintaining equivalent or even better quality than the state-of-the-art. Firstly, we propose to early cull Gaussian-Tile pairs of low splatting opacity based on an adaptive radius in the Gaussian-parallel Preprocess stage, which reduces the number of affected tile through the Gaussian bounding circle, thus reducing unnecessary overhead and achieving faster rendering speed. Secondly, we further propose early culling based on axis-aligned bounding box for Gaussian splatting, which achieves a more significant reduction in ineffective expenses by accurately calculating the Gaussian size in the 2D directions. Thirdly, we propose a balancing algorithm for pixel thread load, which compresses the information of heavy-load pixels to reduce thread waiting time, and enhance information of light-load pixels to hedge against rendering quality loss. Experiments on three datasets demonstrate that our algorithm can significantly improve the Gaussian Splatting rendering speed.