3DGEER: Exact and Efficient Volumetric Rendering with 3D Gaussians

📄 arXiv: 2505.24053v1 📥 PDF

作者: Zixun Huang, Cho-Ying Wu, Yuliang Guo, Xinyu Huang, Liu Ren

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-05-29

💡 一句话要点

提出3DGEER以解决3D高斯渲染效率与精度问题

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

关键词: 3D高斯渲染 可微渲染 实时渲染 计算机图形学 虚拟现实 增强现实 光线追踪

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯渲染方法在大视场相机输入下存在渲染质量不足的问题，主要由于将3D高斯近似为2D高斯的投影方式。
  2. 论文提出的3DGEER方法通过推导密度积分的闭式表达式，实现了精确的前向渲染，并支持基于梯度的优化。
  3. 实验结果表明，3DGEER在多个针孔和鱼眼数据集上均优于现有方法，确立了实时神经渲染的新状态。

📝 摘要（中文）

3D高斯点云渲染（3DGS）在可微渲染的质量与效率之间取得了重要平衡。然而，其高效率源于将3D高斯投影为2D高斯的近似方法，这在大视场（FoV）相机输入下限制了渲染质量。尽管近期有多项研究试图减轻这些近似误差，但尚未有方法能同时实现精确性与高效率。本文提出了3DGEER，一种精确且高效的体积高斯渲染方法。我们从基本原理出发，推导出沿着穿越3D高斯分布的光线的密度积分的闭式表达式。这一公式支持任意相机模型的精确前向渲染，并支持基于梯度的3D高斯参数优化。为确保精确性与实时性能，我们提出了一种高效的方法来计算每个3D高斯的紧密粒子边界体（PBF），从而实现准确高效的光线-高斯关联。我们还引入了一种新颖的双极等角投影（BEAP）表示法，以加速在通用相机模型下的光线关联，BEAP还提供了更均匀的光线采样策略以应用监督，实验证明提高了重建质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D高斯渲染方法在大视场相机输入下的渲染质量不足问题，尤其是由于近似投影导致的误差。

核心思路：论文的核心思路是推导出沿光线穿越3D高斯分布的密度积分的闭式表达式，从而实现精确的渲染和参数优化。

技术框架：整体架构包括密度积分的推导、粒子边界体（PBF）的计算以及双极等角投影（BEAP）表示法的引入，确保了高效的光线-高斯关联。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了精确的密度积分闭式表达式和高效的PBF计算方法，这与现有方法的近似处理形成了本质区别。

关键设计：关键设计包括密度积分的数学推导、PBF的高效计算算法，以及BEAP的光线采样策略，这些设计共同提升了渲染的精确性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，3DGEER在多个数据集上均优于现有方法，尤其在实时性能方面，能够实现更高的渲染质量和更快的处理速度，确立了实时神经渲染的新标准。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实和增强现实等，能够为实时渲染提供更高质量的视觉效果，提升用户体验。未来，3DGEER可能在影视制作、游戏开发和科学可视化等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) marks a significant milestone in balancing the quality and efficiency of differentiable rendering. However, its high efficiency stems from an approximation of projecting 3D Gaussians onto the image plane as 2D Gaussians, which inherently limits rendering quality--particularly under large Field-of-View (FoV) camera inputs. While several recent works have extended 3DGS to mitigate these approximation errors, none have successfully achieved both exactness and high efficiency simultaneously. In this work, we introduce 3DGEER, an Exact and Efficient Volumetric Gaussian Rendering method. Starting from first principles, we derive a closed-form expression for the density integral along a ray traversing a 3D Gaussian distribution. This formulation enables precise forward rendering with arbitrary camera models and supports gradient-based optimization of 3D Gaussian parameters. To ensure both exactness and real-time performance, we propose an efficient method for computing a tight Particle Bounding Frustum (PBF) for each 3D Gaussian, enabling accurate and efficient ray-Gaussian association. We also introduce a novel Bipolar Equiangular Projection (BEAP) representation to accelerate ray association under generic camera models. BEAP further provides a more uniform ray sampling strategy to apply supervision, which empirically improves reconstruction quality. Experiments on multiple pinhole and fisheye datasets show that our method consistently outperforms prior methods, establishing a new state-of-the-art in real-time neural rendering.