AdR-Gaussian: Accelerating Gaussian Splatting with Adaptive Radius

要約

3D ガウス スプラッティング (3DGS) は、複雑なシーンの高品質な再構築とリアルタイム レンダリングを実現する、最近の明示的な 3D 表現です。
ただし、ラスタライゼーション パイプラインは依然として、回避可能なシリアル ガウス カリングによる不必要なオーバーヘッドと、ピクセル全体でレンダリングされる明確な数のガウスによる不均一な負荷に悩まされており、これが 3DGS の広範な推進と応用の妨げとなっています。
ガウス スプラッティングを高速化するために、レンダリング ステージでのシリアル カリングの一部を前処理ステージに移動して並列カリングを可能にし、適応半径を採用して各ガウスのレンダリング ピクセル範囲を狭め、負荷分散を導入する AdR-Gaussian を提案します。
ピクセル並列レンダリング中のスレッド待機時間を最小限に抑える方法。
私たちの貢献は 3 つあり、最先端技術と同等またはそれ以上の品質を維持しながら 310% のレンダリング速度を達成しました。
まず、ガウス並列前処理ステージの適応半径に基づいて、スプラッティング不透明度の低いガウス タイル ペアを早期にカリングすることを提案します。これにより、ガウス境界円を通じて影響を受けるタイルの数が減り、不必要なオーバーヘッドが削減され、レンダリング速度が向上します。
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次に、ガウス スプラッティングの軸に合わせたバウンディング ボックスに基づく早期カリングをさらに提案します。これにより、2D 方向のガウス サイズを正確に計算することで、非効率な支出をより大幅に削減できます。
第三に、ピクセルスレッド負荷のバランシングアルゴリズムを提案します。これは、高負荷のピクセルの情報を圧縮してスレッドの待ち時間を短縮し、軽負荷のピクセルの情報を強化してレンダリング品質の損失を回避します。
3 つのデータセットでの実験により、アルゴリズムがガウス スプラッティングのレンダリング速度を大幅に向上できることが実証されました。

要約(オリジナル)

3D Gaussian Splatting (3DGS) is a recent explicit 3D representation that has achieved high-quality reconstruction and real-time rendering of complex scenes. However, the rasterization pipeline still suffers from unnecessary overhead resulting from avoidable serial Gaussian culling, and uneven load due to the distinct number of Gaussian to be rendered across pixels, which hinders wider promotion and application of 3DGS. In order to accelerate Gaussian splatting, we propose AdR-Gaussian, which moves part of serial culling in Render stage into the earlier Preprocess stage to enable parallel culling, employing adaptive radius to narrow the rendering pixel range for each Gaussian, and introduces a load balancing method to minimize thread waiting time during the pixel-parallel rendering. Our contributions are threefold, achieving a rendering speed of 310% while maintaining equivalent or even better quality than the state-of-the-art. Firstly, we propose to early cull Gaussian-Tile pairs of low splatting opacity based on an adaptive radius in the Gaussian-parallel Preprocess stage, which reduces the number of affected tile through the Gaussian bounding circle, thus reducing unnecessary overhead and achieving faster rendering speed. Secondly, we further propose early culling based on axis-aligned bounding box for Gaussian splatting, which achieves a more significant reduction in ineffective expenses by accurately calculating the Gaussian size in the 2D directions. Thirdly, we propose a balancing algorithm for pixel thread load, which compresses the information of heavy-load pixels to reduce thread waiting time, and enhance information of light-load pixels to hedge against rendering quality loss. Experiments on three datasets demonstrate that our algorithm can significantly improve the Gaussian Splatting rendering speed.

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