Steilste Afdaling Dichtheidscontrole voor Compacte 3D Gaussische Splatting

Steepest Descent Density Control for Compact 3D Gaussian Splatting

May 8, 2025

Auteurs: Peihao Wang, Yuehao Wang, Dilin Wang, Sreyas Mohan, Zhiwen Fan, Lemeng Wu, Ruisi Cai, Yu-Ying Yeh, Zhangyang Wang, Qiang Liu, Rakesh Ranjan

cs.AI

Samenvatting

3D Gaussian Splatting (3DGS) is naar voren gekomen als een krachtige techniek voor real-time, hoogwaardige synthese van nieuwe gezichtspunten. Door scènes te representeren als een mengsel van Gaussische primitieven, maakt 3DGS gebruik van GPU-rasterisatiepijplijnen voor efficiënte rendering en reconstructie. Om de scènedekking te optimaliseren en fijne details vast te leggen, gebruikt 3DGS een verdichtingsalgoritme om aanvullende punten te genereren. Dit proces leidt echter vaak tot redundante puntenwolken, wat resulteert in overmatig geheugengebruik, tragere prestaties en aanzienlijke opslageisen – wat aanzienlijke uitdagingen vormt voor implementatie op apparaten met beperkte middelen. Om deze beperking aan te pakken, stellen we een theoretisch raamwerk voor dat de dichtheidscontrole in 3DGS ontrafelt en verbetert. Onze analyse toont aan dat splitsing cruciaal is om uit zadelpunten te ontsnappen. Via een optimalisatie-theoretische benadering leggen we de noodzakelijke voorwaarden voor verdichting vast, bepalen we het minimale aantal afstammende Gaussische functies, identificeren we de optimale parameterupdate-richting en bieden we een analytische oplossing voor het normaliseren van de dekking van afstammelingen. Op basis van deze inzichten introduceren we SteepGS, dat steilste dichtheidscontrole omvat, een principiële strategie die het verlies minimaliseert terwijl een compacte puntenwolk behouden blijft. SteepGS bereikt een reductie van ~50% in Gaussische punten zonder in te leveren op de renderkwaliteit, wat zowel de efficiëntie als de schaalbaarheid aanzienlijk verbetert.

English

3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful technique for real-time, high-resolution novel view synthesis. By representing scenes as a mixture of Gaussian primitives, 3DGS leverages GPU rasterization pipelines for efficient rendering and reconstruction. To optimize scene coverage and capture fine details, 3DGS employs a densification algorithm to generate additional points. However, this process often leads to redundant point clouds, resulting in excessive memory usage, slower performance, and substantial storage demands - posing significant challenges for deployment on resource-constrained devices. To address this limitation, we propose a theoretical framework that demystifies and improves density control in 3DGS. Our analysis reveals that splitting is crucial for escaping saddle points. Through an optimization-theoretic approach, we establish the necessary conditions for densification, determine the minimal number of offspring Gaussians, identify the optimal parameter update direction, and provide an analytical solution for normalizing off-spring opacity. Building on these insights, we introduce SteepGS, incorporating steepest density control, a principled strategy that minimizes loss while maintaining a compact point cloud. SteepGS achieves a ~50% reduction in Gaussian points without compromising rendering quality, significantly enhancing both efficiency and scalability.