Gradient-Direction-Aware Density Control for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2508.09239v1 📥 PDF

作者: Zheng Zhou, Yu-Jie Xiong, Chun-Ming Xia, Jia-Chen Zhang, Hong-Jian Zhan

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出梯度方向感知密度控制以解决3D高斯点云渲染问题

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

关键词: 3D高斯点云 渲染技术 梯度方向感知 密度控制 计算机图形学 虚拟现实 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯点云渲染方法在复杂场景中面临过度重建和过度密集的问题，导致渲染质量下降。
  2. 本文提出GDAGS框架，通过梯度方向感知的密度控制，优先处理冲突梯度的高斯点以增强几何细节。
  3. 实验结果表明，GDAGS在多种真实场景基准测试中实现了50%的内存消耗减少，同时提升了渲染质量。

📝 摘要（中文）

3D高斯点云渲染（3DGS）的出现显著推动了新视角合成，通过显式场景表示实现实时光线逼真渲染。然而，现有方法在复杂场景中存在两个主要局限性：一是密度控制中大高斯点无法适应自适应分裂阈值，导致过度重建；二是在梯度聚合一致的区域中高斯点过度密集，造成冗余组件的增加，显著提高了内存开销。为此，本文提出了梯度方向感知高斯点云渲染（GDAGS），通过梯度一致性比率（GCR）和非线性动态加权机制来实现自适应密度控制，显著提高了渲染质量，减少了内存消耗。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D高斯点云渲染方法在复杂场景中出现的过度重建和过度密集问题。现有方法在密度控制时，无法有效处理大高斯点的自适应分裂，导致冗余数据的增加。

核心思路：GDAGS框架通过引入梯度一致性比率（GCR），识别梯度方向一致与冲突的高斯点，采用非线性动态加权机制进行密度控制，从而优化高斯点的分裂和克隆过程。

技术框架：GDAGS的整体架构包括两个主要模块：密度控制模块和高斯点处理模块。密度控制模块利用GCR进行高斯点的优先级排序，而高斯点处理模块则根据优先级进行分裂和克隆操作。

关键创新：最重要的技术创新是引入了梯度一致性比率（GCR），该指标能够有效区分高斯点的梯度方向，从而在密度控制中实现更精确的操作。这一方法与现有技术相比，显著提高了渲染的几何细节和结构完整性。

关键设计：在设计中，GCR的计算依赖于归一化的梯度向量范数，动态加权机制则根据GCR的值调整高斯点的处理优先级。此外，论文还探讨了高斯点的分裂和克隆过程中的参数设置，以确保最佳的渲染效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，GDAGS在多个真实世界基准测试中实现了显著的性能提升，渲染质量优于现有方法，同时内存消耗减少了50%。这些结果表明GDAGS在处理复杂场景时的有效性和高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和计算机图形学等领域，能够显著提升3D场景的渲染质量和效率。未来，GDAGS框架有望在实时渲染和复杂场景建模中发挥更大作用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

The emergence of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has significantly advanced novel view synthesis through explicit scene representation, enabling real-time photorealistic rendering. However, existing approaches manifest two critical limitations in complex scenarios: (1) Over-reconstruction occurs when persistent large Gaussians cannot meet adaptive splitting thresholds during density control. This is exacerbated by conflicting gradient directions that prevent effective splitting of these Gaussians; (2) Over-densification of Gaussians occurs in regions with aligned gradient aggregation, leading to redundant component proliferation. This redundancy significantly increases memory overhead due to unnecessary data retention. We present Gradient-Direction-Aware Gaussian Splatting (GDAGS), a gradient-direction-aware adaptive density control framework to address these challenges. Our key innovations: the gradient coherence ratio (GCR), computed through normalized gradient vector norms, which explicitly discriminates Gaussians with concordant versus conflicting gradient directions; and a nonlinear dynamic weighting mechanism leverages the GCR to enable gradient-direction-aware density control. Specifically, GDAGS prioritizes conflicting-gradient Gaussians during splitting operations to enhance geometric details while suppressing redundant concordant-direction Gaussians. Conversely, in cloning processes, GDAGS promotes concordant-direction Gaussian densification for structural completion while preventing conflicting-direction Gaussian overpopulation. Comprehensive evaluations across diverse real-world benchmarks demonstrate that GDAGS achieves superior rendering quality while effectively mitigating over-reconstruction, suppressing over-densification, and constructing compact scene representations with 50\% reduced memory consumption through optimized Gaussians utilization.