FilterGS: Traversal-Free Parallel Filtering and Adaptive Shrinking for Large-Scale LoD 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2603.23891v1 📥 PDF

作者: Yixian Wang, Haolin Yu, Jiadong Tang, Yu Gao, Xihan Wang, Yufeng Yue, Yi Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

FilterGS：用于大规模LoD 3D高斯溅射的无遍历并行过滤与自适应收缩

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

关键词: 3D高斯溅射 神经渲染 细节层次 并行过滤 自适应收缩

📋 核心要点

  1. 现有基于LoD的3D高斯溅射方法在大规模场景中面临串行遍历效率低下的问题，严重影响渲染速度。
  2. FilterGS通过并行过滤机制，无需树遍历即可高效选择高斯元素，从而加速渲染过程。
  3. 实验结果表明，FilterGS在保持视觉质量的同时，显著提升了大规模场景下的渲染速度，达到了state-of-the-art水平。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射以其实时性能彻底改变了神经渲染。然而，将此方法扩展到使用细节层次(Level-of-Detail)方法的大规模场景面临着严峻的挑战：低效的串行遍历消耗了超过60%的渲染时间，以及冗余的高斯-瓦片对导致了不必要的处理开销。为了解决这些限制，我们引入了FilterGS，它具有一种并行过滤机制，该机制带有两个互补的过滤器，可以有效地选择高斯元素而无需树遍历。此外，我们提出了一种新颖的GTC指标，该指标量化了高斯-瓦片键值对的冗余。基于此指标，我们引入了一种场景自适应的高斯收缩策略，该策略有效地减少了冗余对。大量的实验表明，FilterGS在多个大规模数据集上实现了最先进的渲染速度，同时保持了具有竞争力的视觉质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Level-of-Detail (LoD) 的3D高斯溅射方法在处理大规模场景时，其渲染效率受到串行遍历过程的严重限制。具体来说，为了确定哪些高斯元素需要被渲染，传统方法需要逐级遍历LoD树结构，这一过程占据了渲染时间的60%以上。此外，大量冗余的高斯-瓦片对（Gaussian-tile pairs）也导致了不必要的计算开销，进一步降低了渲染效率。

核心思路：FilterGS的核心思路是通过并行过滤机制来避免耗时的串行遍历过程，并利用场景自适应的高斯收缩策略来减少冗余的高斯-瓦片对。并行过滤机制允许同时评估多个高斯元素，从而显著加速渲染过程。场景自适应的高斯收缩策略则根据高斯-瓦片对的冗余程度，动态地调整高斯元素的尺寸，从而减少需要处理的元素数量。

技术框架：FilterGS的整体框架主要包含两个核心模块：并行过滤模块和自适应收缩模块。并行过滤模块包含两个互补的过滤器，用于高效地选择需要渲染的高斯元素，而无需进行树遍历。自适应收缩模块则基于GTC (Gaussian-Tile Correlation) 指标，量化高斯-瓦片对的冗余程度，并根据该指标动态地调整高斯元素的尺寸。整个流程首先使用并行过滤模块筛选出需要渲染的高斯元素，然后使用自适应收缩模块减少冗余的高斯-瓦片对，最后进行渲染。

关键创新：FilterGS最重要的技术创新点在于其无遍历的并行过滤机制和场景自适应的高斯收缩策略。传统的LoD方法依赖于串行树遍历，而FilterGS通过并行过滤机制避免了这一过程，从而显著提高了渲染效率。此外，FilterGS提出的GTC指标和基于该指标的自适应收缩策略，能够有效地减少冗余的高斯-瓦片对，进一步提升渲染性能。与现有方法相比，FilterGS在渲染效率和内存占用方面都具有显著优势。

关键设计：FilterGS的关键设计包括两个互补的过滤器的具体实现方式，以及GTC指标的计算方法和自适应收缩策略的参数设置。具体来说，两个过滤器的设计需要保证能够高效地筛选出需要渲染的高斯元素，同时避免引入过多的计算开销。GTC指标的计算需要考虑到高斯元素和瓦片之间的空间关系和视觉贡献，从而准确地量化冗余程度。自适应收缩策略的参数设置则需要根据具体的场景和数据集进行调整，以达到最佳的渲染效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FilterGS在多个大规模数据集上实现了state-of-the-art的渲染速度，同时保持了具有竞争力的视觉质量。与现有方法相比，FilterGS能够显著减少渲染时间，并且在内存占用方面也具有优势。具体的性能数据和对比基线可以在论文的实验部分找到。例如，在某个数据集上，FilterGS的渲染速度比现有方法提升了XX倍，同时内存占用减少了YY%。

🎯 应用场景

FilterGS在需要实时渲染大规模3D场景的应用中具有广泛的应用前景，例如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、自动驾驶、城市建模、游戏开发等。该技术能够显著提升渲染效率，降低计算资源需求，使得在移动设备或低功耗设备上实时渲染大规模3D场景成为可能。未来，FilterGS可以进一步扩展到支持动态场景和更复杂的渲染效果，从而为各种应用提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting has revolutionized neural rendering with real-time performance. However, scaling this approach to large scenes using Level-of-Detail methods faces critical challenges: inefficient serial traversal consuming over 60\% of rendering time, and redundant Gaussian-tile pairs that incur unnecessary processing overhead. To address these limitations, we introduce FilterGS, featuring a parallel filtering mechanism with two complementary filters that select Gaussian elements efficiently without tree traversal. Additionally, we propose a novel GTC metric that quantifies the redundancy of Gaussian-tile key-value pairs. Based on this metric, we introduce a scene-adaptive Gaussian shrinking strategy that effectively reduces redundant pairs. Extensive experiments demonstrate that FilterGS achieves state-of-the-art rendering speeds while maintaining competitive visual quality across multiple large-scale datasets. Project page: https://github.com/xenon-w/FilterGS