Virtualized 3D Gaussians: Flexible Cluster-based Level-of-Detail System for Real-Time Rendering of Composed Scenes

📄 arXiv: 2505.06523v1 📥 PDF

作者: Xijie Yang, Linning Xu, Lihan Jiang, Dahua Lin, Bo Dai

分类: cs.GR

发布日期: 2025-05-10

备注: project page: https://xijie-yang.github.io/V3DG/

DOI: 10.1145/3721238.3730602

💡 一句话要点

提出Virtualized 3D Gaussians，解决大规模3DGS场景的实时渲染问题

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

关键词: 3D Gaussian Splatting 实时渲染 Level of Detail 集群渲染 大规模场景

📋 核心要点

  1. 大规模3DGS场景包含大量高斯基元，导致实时渲染面临巨大挑战，现有方法难以兼顾渲染效率和视觉质量。
  2. Virtualized 3D Gaussians (V3DG) 采用基于集群的LOD方案，构建分层高斯集群，动态选择必要集群加速渲染。
  3. 实验表明，V3DG在用户定义的容差范围内平衡了渲染效率和视觉质量，适用于大规模3DGS资产的交互式应用。

📝 摘要（中文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) 通过使用一组 3D 高斯基元进行渲染，实现了从多视角图像重建复杂数字 3D 资产。其显式和离散的表示形式促进了复杂数字世界的无缝组合，与之前的神经隐式方法相比具有显著优势。然而，当应用于大规模组合时，例如人群级别的场景，它可能包含大量的 3D 高斯函数，这对实时渲染提出了巨大的挑战。为了解决这个问题，受到 Unreal Engine 5 的 Nanite 系统的启发，我们提出了 Virtualized 3D Gaussians (V3DG)，这是一种基于集群的 LOD 解决方案，它构建分层 3D 高斯集群，并动态选择必要的集群来加速渲染速度。我们的方法包括两个阶段：（1）离线构建，使用局部 splatting 方法生成分层集群，以最大限度地减少不同粒度之间的视觉差异；（2）在线选择，其中足迹评估确定可感知的集群，以便在渲染期间进行高效的栅格化。我们整理了一个合成和真实场景的数据集，包括物体、树木、人和建筑物，每个场景需要 0.1 亿个 3D 高斯函数来捕捉精细的细节。实验表明，我们的解决方案在用户定义的容差范围内平衡了渲染效率和视觉质量，从而促进了下游交互式应用程序，这些应用程序组合了大量的 3DGS 资产以实现一致的渲染性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模3D高斯场景的实时渲染问题。现有的3DGS方法在处理包含大量高斯基元的复杂场景时，渲染效率显著下降，难以满足实时交互的需求。痛点在于如何在保证视觉质量的前提下，减少渲染所需的计算量。

核心思路：论文的核心思路是借鉴Unreal Engine 5的Nanite系统，采用基于集群的LOD（Level of Detail）方法。通过将3D高斯基元组织成层次化的集群结构，并根据视点距离和屏幕空间投影大小动态选择合适的LOD级别进行渲染，从而在保证视觉质量的同时，显著减少渲染所需的计算量。

技术框架：V3DG包含两个主要阶段：离线构建和在线选择。在离线构建阶段，首先使用局部splatting方法生成层次化的3D高斯集群，目标是最小化不同LOD级别之间的视觉差异。在线选择阶段，根据视点位置和屏幕空间投影大小，对每个集群进行足迹评估，确定需要渲染的集群，然后进行高效的栅格化渲染。

关键创新：V3DG的关键创新在于将基于集群的LOD思想引入到3DGS渲染中，并设计了高效的离线构建和在线选择算法。与传统的3DGS方法相比，V3DG能够根据场景的复杂度和用户的视觉需求，动态调整渲染的细节程度，从而在保证视觉质量的同时，显著提高渲染效率。

关键设计：在离线构建阶段，论文采用局部splatting方法生成层次化集群，并使用一种新的损失函数来最小化不同LOD级别之间的视觉差异。在线选择阶段，论文设计了一种基于足迹评估的集群选择算法，该算法能够快速准确地确定需要渲染的集群。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述，但此处不便展开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，V3DG能够在保证视觉质量的前提下，显著提高大规模3DGS场景的渲染效率。在包含0.1亿个3D高斯基元的场景中，V3DG能够实现实时渲染，并且可以根据用户定义的容差范围，灵活调整渲染效率和视觉质量之间的平衡。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

V3DG技术可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、数字孪生等领域。它能够支持大规模、高细节的3D场景的实时渲染，为用户提供更加沉浸式和交互式的体验。例如，在城市级别的数字孪生应用中，V3DG可以用于实时渲染城市建筑、交通和人群等元素，从而为城市规划、交通管理和应急响应等提供支持。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) enables the reconstruction of intricate digital 3D assets from multi-view images by leveraging a set of 3D Gaussian primitives for rendering. Its explicit and discrete representation facilitates the seamless composition of complex digital worlds, offering significant advantages over previous neural implicit methods. However, when applied to large-scale compositions, such as crowd-level scenes, it can encompass numerous 3D Gaussians, posing substantial challenges for real-time rendering. To address this, inspired by Unreal Engine 5's Nanite system, we propose Virtualized 3D Gaussians (V3DG), a cluster-based LOD solution that constructs hierarchical 3D Gaussian clusters and dynamically selects only the necessary ones to accelerate rendering speed. Our approach consists of two stages: (1) Offline Build, where hierarchical clusters are generated using a local splatting method to minimize visual differences across granularities, and (2) Online Selection, where footprint evaluation determines perceptible clusters for efficient rasterization during rendering. We curate a dataset of synthetic and real-world scenes, including objects, trees, people, and buildings, each requiring 0.1 billion 3D Gaussians to capture fine details. Experiments show that our solution balances rendering efficiency and visual quality across user-defined tolerances, facilitating downstream interactive applications that compose extensive 3DGS assets for consistent rendering performance.