REFINE: Super-efficient 3D Gaussian Splatting Pruning via Rendering-Free Primitive Importance

📄 arXiv: 2606.09074v1 📥 PDF

作者: Zhang Chen, Shuai Wan, Mengting Yu, Fuzheng Yang, Junhui Hou

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-08

💡 一句话要点

提出REFINE以解决3D高斯点云剪枝效率低下问题

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

关键词: 3D高斯点云 剪枝方法 计算效率 渲染质量 感知重要性

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云剪枝方法在质量和计算效率之间难以平衡，导致实际应用受限。
  2. REFINE通过引入无渲染的原始重要性度量，显著降低了剪枝过程中的计算复杂度，同时保持渲染质量。
  3. 实验结果显示，REFINE在多个基准数据集上实现了高达3000倍的计算复杂度降低，且渲染质量依然竞争力强。

📝 摘要（中文）

现有的3D高斯点云剪枝方法面临着严重的质量下降或计算开销过大的问题。本文提出了REFINE，一个高度加速的3D高斯点云剪枝框架，基于一种新颖的无渲染原始重要性度量。该方法利用解析近似的渲染感知Hessian场来量化移除单个原始体所引起的预期感知误差。通过建模可见性、投影几何和内容自适应超参数的联合调制，REFINE完全绕过了昂贵的前向渲染过程，并推导出一个各向异性的感知权重场，作为原始体重要性的高保真代理。大量实验表明，REFINE在保持高度竞争的渲染质量的同时，实现了与最先进剪枝方法相比高达3000倍的计算复杂度降低。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D高斯点云剪枝方法通常面临质量下降和计算开销过大的问题，限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：REFINE的核心思路是利用无渲染的原始重要性度量，通过解析近似的渲染感知Hessian场来评估原始体的感知重要性，从而避免昂贵的渲染过程。

技术框架：REFINE的整体架构包括三个主要模块：原始体重要性评估模块、各向异性感知权重场生成模块和剪枝决策模块。通过这些模块的协同工作，REFINE能够高效地进行剪枝。

关键创新：REFINE的主要创新在于引入了一种新的无渲染原始重要性度量，能够在不进行前向渲染的情况下，准确评估原始体的感知重要性，这与现有方法形成了本质区别。

关键设计：在关键设计方面，REFINE采用了解析近似的Hessian场来量化感知误差，并结合可见性和投影几何的调制，形成了一个高保真的各向异性感知权重场。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

REFINE在多个基准数据集上的实验结果显示，其剪枝相关的计算复杂度降低了高达3000倍，同时保持了与最先进方法相媲美的渲染质量，展现了其卓越的性能和实用性。

🎯 应用场景

REFINE的研究成果在计算机视觉、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高3D高斯点云剪枝的效率，能够在实时渲染和大规模数据处理等场景中提供更好的性能，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Existing pruning methods for 3D Gaussian splatting (3DGS) suffer from either severe quality degradation or prohibitive computational overhead. In this paper, we propose REFINE, a highly accelerated 3DGS pruning framework centered on a novel rendering-free primitive importance metric. Our approach leverages an analytically approximated, rendering-aware Hessian field to quantify the expected perceptual error induced by the removal of individual primitives. By modeling the joint modulation of visibility, projection geometry and the content adaptive hyperparameter, we entirely bypass costly forward rendering passes and derive an anisotropic perceptual weight field that serves as a high-fidelity proxy for primitive importance. Extensive experiments across multiple benchmark datasets demonstrate that REFINE maintains highly competitive rendering quality while achieving an unprecedented $3,000\times$ reduction in pruning-related computational complexity compared to state-of-the-art pruning methods.