FlashGS: 用于大規模和高分辨率渲染的高效3D高斯潑濺

論文 FlashGS: Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-scale and High-resolution Rendering 探討了FlashGS，一種專為大規模和高分辨率渲染設計的高效3D高斯潑濺（3D Gaussian Splatting）算法和實現框架。FlashGS通過一系列系統級的優化，不僅顯著提高了渲染速度，還有效降低了內存消耗，使其在移動消費者GPU上表現出色。

背景與動機

論文首先介紹了3D高斯潑濺（3DGS）的背景。3DGS最近成為了替代NeRF（神經輻射場）的新興方法，能夠實現實時的渲染。然而，盡管3DGS在某些場景中表現優異，但在大規?；蚋叻直媛实膱鼍爸校湫阅苋匀皇艿接嬎愫蛢却尜Y源限制的阻礙。

研究表明，當前的許多工作雖然使用了壓縮或剪枝方法來減少高斯點的存儲和計算，但這些方法并未帶來顯著的性能提升。為了解決這些問題，論文深入分析了3DGS渲染過程中的性能瓶頸，并識別出了冗余計算和內存訪問效率低下等問題。

使用3D高斯潑濺和我們的FlashGS渲染的兩個典型輸出圖像。

FlashGS的設計與優化

為了克服3DGS的局限性，作者提出了FlashGS，這是一種新型的3DGS渲染算法，包含了多項優化措施：

1. 冗余消除：FlashGS通過精確的交叉檢測算法，消除了在光柵化過程中大量不必要的高斯點計算。這一算法通過幾何和代數簡化，降低了計算的復雜度，特別是在計算高斯點與圖像平面交叉點的過程中，大大減少了無效的計算。

2. 流水線處理：為了提高硬件資源的利用率，FlashGS引入了一種新的渲染流水線設計。該設計包括在渲染過程中進行的動態調度策略，利用硬件的負載均衡和線程間的分歧消除策略，使得計算與內存訪問操作可以更高效地交替進行。此外，還通過內存管理優化更好地利用了GPU的內存層次結構。

3. 內存管理優化：FlashGS還通過內存管理的優化，例如緩存預取和匯編級別的優化，進一步提升了性能。這些優化不僅減輕了內存訪問的瓶頸，還提高了整體的執行效率。

   

   FlashGS Overview.
   

實驗與結果

FlashGS在3090 GPU上不同數據集和分辨率下的平均/最慢幀渲染時間（毫秒）及對應的幀率（FPS），以及相對于3DGS的加速效果。

論文對FlashGS的性能進行了廣泛的評估。測試涵蓋了從合成場景到真實世界的大規模場景，分辨率從1080p到4K。實驗結果顯示：

• FlashGS在移動消費者GPU上平均實現了4倍的加速，最高可達25.39倍，同時顯著減少了內存消耗，最多減少了49.2%的內存使用量。
• 在大型場景和高分辨率渲染中，FlashGS的優化效果更加明顯。實驗顯示，在這些復雜場景中，FlashGS能夠始終保持實時渲染性能，即使是在極端情況下，每秒幀數也達到了124.8fps。
• FlashGS在所有場景中都保持了與3DGS相同的高圖像質量，證明了優化過程不會引入圖像質量的損失。

結論

通過以上優化，FlashGS不僅成功解決了3DGS在大規模和高分辨率場景中的性能瓶頸問題，還將其推向了實際應用的前沿。論文的研究展示了FlashGS在GPU上的卓越性能，為實現高效的3D渲染提供了新的思路和方法。FlashGS為今后在大規模場景中實現實時、高效的3D渲染打下了堅實的基礎。

相關鏈接

代碼 https://github.com/internlandmark/flashgs

論文 https:///abs/2408.07967v1