SeeLe: A Unified Acceleration Framework for Real-Time Gaussian Splatting
作者: Xiaotong Huang, He Zhu, Zihan Liu, Weikai Lin, Xiaohong Liu, Zhezhi He, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng
分类: cs.GR
发布日期: 2025-03-07 (更新: 2025-12-04)
💡 一句话要点
提出SeeLe框架，加速移动端实时高斯溅射渲染
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 实时渲染 移动端 GPU加速 混合预处理 贡献感知光栅化 资源受限设备
📋 核心要点
- 现有3DGS方法在移动端等资源受限平台难以实现实时渲染，面临计算和内存瓶颈。
- SeeLe框架通过混合预处理和贡献感知光栅化，减少不相关高斯点计算，提升GPU利用率。
- 实验表明，SeeLe框架在移动端实现了2.6倍加速和32.3%的模型缩减，并提升了渲染质量。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3DGS)已成为许多实时应用的关键渲染技术。然而，当前移动平台上有限的硬件资源阻碍了这些应用，使其难以实现实时性能。本文提出了SeeLe，一个旨在加速资源受限移动设备上的3DGS管线的通用框架。具体来说，我们提出了两种面向GPU的技术：混合预处理和贡献感知光栅化。混合预处理通过减少渲染期间不相关高斯点的数量来减轻GPU的计算和内存压力。关键在于将我们的视角相关的场景表示与在线过滤相结合。同时，贡献感知光栅化通过优先处理具有高贡献的高斯点，同时减少对低贡献高斯点的计算，从而提高光栅化阶段的GPU利用率。这两种技术都可以无缝集成到现有的3DGS管线中，只需进行最小的微调。总的来说，与现有方法相比，我们的框架实现了2.6倍的加速和32.3%的模型缩减，同时实现了卓越的渲染质量。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D高斯溅射方法在移动端等资源受限设备上难以实现实时渲染，主要痛点在于计算量大和内存占用高，导致GPU负载过重，影响用户体验。尤其是在复杂的场景中，需要处理大量的高斯点，使得渲染速度难以满足实时性要求。
核心思路：SeeLe框架的核心思路是通过减少渲染过程中需要处理的高斯点数量，并优化GPU的利用率，从而在资源受限的移动设备上实现实时渲染。具体来说，它采用了混合预处理和贡献感知光栅化两种技术，分别从不同的角度来解决计算和内存瓶颈。
技术框架：SeeLe框架主要包含两个阶段：混合预处理阶段和贡献感知光栅化阶段。在混合预处理阶段，首先利用视角相关的场景表示来筛选出与当前视角相关的高斯点，然后进行在线过滤，进一步减少需要处理的高斯点数量。在贡献感知光栅化阶段，根据高斯点对最终图像的贡献程度进行排序，优先处理贡献度高的点，并减少对贡献度低的点的计算。这两个阶段可以无缝集成到现有的3DGS管线中。
关键创新：SeeLe框架的关键创新在于混合预处理和贡献感知光栅化这两种技术的结合。混合预处理能够有效地减少需要处理的高斯点数量，降低GPU的计算和内存压力。贡献感知光栅化能够提高GPU的利用率，避免浪费计算资源。这两种技术的结合使得SeeLe框架能够在资源受限的移动设备上实现实时渲染。
关键设计：在混合预处理阶段，视角相关的场景表示可以采用不同的方法，例如基于视锥体的裁剪或者基于距离的筛选。在线过滤可以采用不同的滤波器，例如高斯滤波器或者双边滤波器。在贡献感知光栅化阶段，可以根据高斯点的透明度、大小和距离等因素来计算其贡献度。具体的参数设置需要根据具体的场景和设备进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SeeLe框架在移动端实现了显著的性能提升。实验结果表明，与现有方法相比，SeeLe框架实现了2.6倍的加速，同时模型缩减了32.3%，并且在渲染质量上也有所提升。这些数据表明SeeLe框架在移动端实时3DGS渲染方面具有很强的竞争力。
🎯 应用场景
SeeLe框架可广泛应用于移动端的AR/VR应用、游戏、实时地图渲染等领域。通过在资源受限的移动设备上实现高质量的实时3DGS渲染，可以提升用户体验，拓展应用场景，例如在手机上流畅运行复杂的AR游戏，或者在移动端实时渲染高精度的城市地图。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has become a crucial rendering technique for many real-time applications. However, the limited hardware resources on today's mobile platforms hinder these applications, as they struggle to achieve real-time performance. In this paper, we propose SeeLe, a general framework designed to accelerate the 3DGS pipeline for resource-constrained mobile devices. Specifically, we propose two GPU-oriented techniques: hybrid preprocessing and contribution-aware rasterization. Hybrid preprocessing alleviates the GPU compute and memory pressure by reducing the number of irrelevant Gaussians during rendering. The key is to combine our view-dependent scene representation with online filtering. Meanwhile, contribution-aware rasterization improves the GPU utilization at the rasterization stage by prioritizing Gaussians with high contributions while reducing computations for those with low contributions. Both techniques can be seamlessly integrated into existing 3DGS pipelines with minimal fine-tuning. Collectively, our framework achieves 2.6$\times$ speedup and 32.3\% model reduction while achieving superior rendering quality compared to existing methods.