CaT-GS: Efficient 3DGS Rendering for Large Scale Scenes via Inter-frame Caching and Tile Scheduling

📄 arXiv: 2607.17842v1 📥 PDF

作者: Tingjia Zhang, Bo Chen, Shengzhong Liu, Fan Wu, Guihai Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-07-20

备注: CVPR 2026

💡 一句话要点

提出CaT-GS以解决大规模场景渲染效率问题

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

关键词: 3D高斯点云 神经渲染 光栅化 GPU优化 实时渲染 大规模场景 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法在大规模场景中性能显著下降，主要由于光栅化计算负担过重。
  2. CaT-GS通过投机性多帧预处理和帧间缓存机制，消除冗余计算和视点冗余，优化渲染效率。
  3. 实验结果显示，CaT-GS在速度上比原始3DGS快10倍，比最先进方法快70%，建立了新的高保真实时渲染基准。

📝 摘要（中文）

近年来，3D高斯点云渲染（3DGS）在神经渲染领域取得了高保真度和快速性能的突破。然而，在大规模场景中，其性能因基于瓦片的光栅化计算负担显著下降。现有优化方法往往需要昂贵的场景重新训练，或仅关注管道的狭窄方面，忽视了现实部署中的关键低效问题。通过全面分析，本文识别出冗余的帧间预处理、基于视点的遮挡冗余和严重的瓦片负载不平衡等三大主要低效来源。为此，本文提出了一种新颖高效的3DGS渲染管道CaT-GS，采用了投机性多帧预处理方法消除冗余计算，并引入帧间缓存机制消除视点冗余渲染阶段。此外，重构了光栅化任务以缓解瓦片负载不平衡，显著提升了GPU利用率。实验表明，CaT-GS在原始3DGS基础上实现了最高10倍的加速，相较于之前的最先进方法提升了70%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模场景中3DGS渲染效率低下的问题，现有方法在处理时存在冗余计算和GPU利用率低的问题。

核心思路：CaT-GS的核心思路是通过投机性多帧预处理和帧间缓存机制来消除冗余计算，优化GPU的使用效率。

技术框架：CaT-GS的整体架构包括三个主要模块：投机性多帧预处理、帧间缓存机制和重构的光栅化任务。每个模块针对不同的低效来源进行优化。

关键创新：CaT-GS的主要创新在于引入了投机性多帧预处理和帧间缓存机制，这与现有方法相比，显著减少了冗余计算和视点冗余，提升了GPU的利用率。

关键设计：在设计中，CaT-GS采用了专门的内核来处理光栅化任务，以缓解瓦片负载不平衡问题，确保了高效的GPU资源分配。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，CaT-GS在原始3DGS基础上实现了最高10倍的加速，相较于之前的最先进方法提升了70%。这一显著的性能提升为高保真实时渲染设立了新的基准，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和建筑可视化等。通过提升大规模场景的渲染效率，CaT-GS能够为实时渲染提供更高的保真度和更流畅的用户体验，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Recent breakthroughs in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have advanced neural rendering with high fidelity and speed. However, its performance degrades significantly in large-scale scenes due to the computational burden of tile-based rasterization. Existing optimization efforts either require costly scene re-training or focus on narrow aspects of the pipeline, overlooking critical inefficiencies in real-world deployments. Through a comprehensive analysis, we identify three primary sources of redundancy and low GPU utilization: redundant inter-frame pre-processing, viewpoint-based occlusion redundancy, and severe tile-level load imbalance. To address these issues, we propose CaT-GS, a novel and efficient 3DGS rendering pipeline. CaT-GS introduces a speculative multi-frame preprocessing method to eliminate redundant computations across consecutive frames, and an inter-frame caching mechanism to eliminate viewpoint redundant rendering stages. Furthermore, it refactors rasterization tasks with a dedicated kernel to mitigate tile load imbalance, significantly boosting GPU utilization. Extensive experiments demonstrate that CaT-GS achieves a speedup of up to 10 times over the original 3DGS and up to 70% over previous state-of-the-art methods, establishing a new benchmark for high-fidelity, real-time rendering of large-scale scenes.