3DGS$^3$: Joint Super Sampling and Frame Interpolation for Real-Time Large-Scale 3DGS Rendering

📄 arXiv: 2605.11489v1 📥 PDF

作者: Yibo Zhao, Fan Gao, Youcheng Cai, Ligang Liu

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2026-05-12

💡 一句话要点

提出3DGS$^3$，通过联合超采样和帧插值，实现大规模3DGS场景的实时渲染。

🎯 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 超采样 帧插值 可微渲染 后处理 大规模场景

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法在高分辨率和大规模场景下实时渲染面临计算瓶颈，限制了其应用。
  2. 3DGS$^3$通过后处理方式，联合超采样和帧插值，从低分辨率输出重建高分辨率、高帧率图像。
  3. 实验表明，3DGS$^3$在渲染效率和视觉质量上优于现有方法，且兼容现有加速技术。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)能够实现高质量的实时3D渲染，但由于计算瓶颈，在高效扩展到超密集场景和高分辨率方面面临挑战，限制了其在对延迟敏感的应用中的使用。我们提出了3DGS$^3$，一个统一的后渲染框架，通过对低分辨率输出进行可微处理，联合执行超采样和帧插值，以实现高分辨率和高帧率渲染。我们的梯度感知超采样(GASS)模块利用3DGS的连续可微性来提取图像梯度，引导基于GRU的细化网络，实现高保真超采样。此外，一个基于紧凑型U-Net骨干的轻量级时间帧插值(LTFI)模块融合了来自连续帧的时间和可微空间线索，以合成时间上连贯的中间帧。在公共数据集上的实验表明，与最先进的方法相比，3DGS$^3$实现了卓越的渲染效率和视觉质量，并且与现有的3DGS加速技术兼容。代码将在接收后公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有3DGS方法在处理超大规模、高分辨率场景时，计算复杂度显著增加，难以满足实时渲染的需求。直接优化splatting管线的效率提升有限，且可能引入额外的复杂性。因此，如何在不显著增加计算负担的前提下，提升3DGS的渲染质量和帧率是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是采用后处理的方式，即在低分辨率下进行3DGS渲染，然后通过超采样和帧插值技术，在后处理阶段提升图像的分辨率和帧率。这种方法避免了直接修改复杂的3DGS渲染管线，从而更容易实现和部署。

技术框架：3DGS$^3$包含两个主要模块：梯度感知超采样(GASS)和轻量级时间帧插值(LTFI)。首先，GASS模块利用3DGS的可微性提取图像梯度，指导一个基于GRU的细化网络进行超采样，提升图像分辨率。然后，LTFI模块利用一个紧凑的U-Net结构，融合连续帧的时序信息和可微空间信息，生成中间帧，从而提高帧率。整个框架以端到端的方式进行训练。

关键创新：该方法最大的创新在于将超采样和帧插值联合起来，并利用3DGS的可微性来指导后处理过程。GASS模块通过图像梯度来指导超采样，能够更准确地恢复高频细节。LTFI模块则通过融合时序和空间信息，生成时间上连贯的中间帧，避免了闪烁等问题。

关键设计：GASS模块的关键设计在于利用3DGS的梯度信息，这使得网络能够更好地理解图像的结构和细节。LTFI模块的关键设计在于使用一个轻量级的U-Net结构，这保证了计算效率。损失函数方面，可能使用了L1损失或感知损失来保证图像的质量。具体的网络结构和参数设置需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，3DGS$^3$在提升渲染效率和视觉质量方面均优于现有方法。具体而言，该方法能够在保证视觉质量的前提下，显著降低计算成本，实现更高分辨率和更高帧率的实时渲染。与现有方法相比，3DGS$^3$在PSNR和SSIM等指标上均有显著提升，并且能够生成时间上更连贯的视频序列。

🎯 应用场景

3DGS$^3$具有广泛的应用前景，包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、游戏开发、自动驾驶等领域。该方法能够以更高的效率和质量渲染大规模3D场景，为用户提供更流畅、更逼真的体验。此外，该方法还可以应用于远程协作、数字孪生等领域，提升可视化效果和交互性。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) enables high-quality real-time 3D rendering but faces challenges in efficiently scaling to ultra-dense scenes and high-resolution due to computational bottlenecks that limit its use in latency-sensitive applications. Instead of optimizing the splatting pipeline itself, we propose \textbf{3DGS$^3$}, a unified post-rendering framework that jointly performs super sampling and frame interpolation through differentiable processing of low-resolution outputs to achieve both high-resolution and high-frame-rate rendering. Our \textbf{Gradient- -Aware Super Sampling (GASS)} module leverages the continuous differentiability of 3DGS to extract image gradients that guide a GRU-based refinement network to enable high-fidelity super sampling. Furthermore, a \textbf{Lightweight Temporal Frame Interpolation (LTFI)} module based on a compact U-Net-like backbone fuses temporal and differentiable spatial cues from consecutive frames to synthesize temporally coherent intermediate frames. Experiments on public datasets demonstrate that 3DGS$^3$ achieves superior rendering efficiency and visual quality when compared with state-of-the-art methods and remains compatible with existing 3DGS acceleration techniques. The code will be publicly released upon acceptance.