LOBE-GS: Load-Balanced and Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-Scale Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2510.01767v1 📥 PDF

作者: Sheng-Hsiang Hung, Ting-Yu Yen, Wei-Fang Sun, Simon See, Shih-Hsuan Hung, Hung-Kuo Chu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-02

💡 一句话要点

LoBE-GS：面向大规模场景重建的负载均衡高效3D高斯溅射

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

关键词: 3D高斯溅射 大规模场景重建 负载均衡 深度感知分区 可见性裁剪

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法在处理大规模场景时，面临着负载不均衡和粗略阶段效率低下的问题，导致训练时间过长。
  2. LoBE-GS通过深度感知分区、优化负载均衡策略、可见性裁剪和选择性密集化等技术，实现了更高效的训练。
  3. 实验结果表明，LoBE-GS在大型数据集上实现了高达2倍的加速，同时保持了重建质量，并能处理更大规模的场景。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)已成为实时、高保真3D场景重建的有效表示方法。然而，将3DGS扩展到城市街区等大型无界场景仍然困难。现有的分而治之方法通过将场景划分为块来缓解内存压力，但引入了新的瓶颈：（i）由于均匀或启发式分割不能反映实际的计算需求，因此分区存在严重的负载不平衡；（ii）粗到精的流水线未能有效地利用粗略阶段，通常重新加载整个模型并产生高开销。本文提出了一种新的负载均衡和高效的3D高斯溅射框架LoBE-GS，它重新设计了大规模3DGS流水线。LoBE-GS引入了一种深度感知分区方法，将预处理时间从数小时减少到数分钟，一种基于优化的策略，用于平衡块之间的可见高斯分布（计算负载的有力代理），以及两种轻量级技术，即可见性裁剪和选择性密集化，以进一步降低训练成本。在大型城市和室外数据集上的评估表明，LoBE-GS始终比最先进的基线快2倍的端到端训练时间，同时保持重建质量，并能够扩展到vanilla 3DGS无法实现的场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模场景下3D高斯溅射（3DGS）训练效率低下的问题。现有方法，如分而治之策略，虽然可以缓解内存压力，但由于负载不均衡和粗到精流程的低效利用，导致训练时间过长。具体来说，均匀或启发式分割无法反映实际计算需求，造成某些区域计算量远大于其他区域；同时，粗略阶段的结果没有被充分利用，导致后续阶段需要重新加载模型，增加开销。

核心思路：LoBE-GS的核心思路是通过优化场景分割和训练流程，实现负载均衡和高效训练。具体而言，论文提出了一种深度感知的分割方法，能够根据场景的复杂度进行自适应分割，从而减少负载不均衡；同时，通过可见性裁剪和选择性密集化等技术，减少不必要的计算，提高训练效率。

技术框架：LoBE-GS的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 深度感知分区：根据场景的深度信息进行分区，使得每个分区内的计算负载尽可能均衡。2) 优化负载均衡：通过优化算法，进一步平衡各个分区之间的可见高斯分布数量，从而实现更精细的负载均衡。3) 可见性裁剪：在训练过程中，只保留可见的高斯分布，裁剪掉不可见的部分，减少计算量。4) 选择性密集化：只对需要密集化的区域进行密集化，避免对所有区域进行密集化，从而提高效率。

关键创新：LoBE-GS的关键创新在于其负载均衡策略和轻量级优化技术。深度感知分区和优化负载均衡策略能够有效地解决负载不均衡问题，而可见性裁剪和选择性密集化则能够显著减少计算量，提高训练效率。与现有方法相比，LoBE-GS能够更好地适应大规模场景，并实现更快的训练速度。

关键设计：深度感知分区利用场景的深度信息，将场景划分为多个块，目标是使每个块包含大致相同数量的可见高斯分布。优化负载均衡采用优化算法，例如梯度下降，来调整块的边界，进一步平衡可见高斯分布的数量。可见性裁剪通过光栅化过程确定每个高斯分布的可见性，并只保留可见部分。选择性密集化则根据高斯分布的梯度大小来判断是否需要进行密集化。

📊 实验亮点

LoBE-GS在大型城市和室外数据集上进行了评估，实验结果表明，LoBE-GS的端到端训练时间比最先进的基线方法快2倍，同时保持了重建质量。此外，LoBE-GS能够扩展到vanilla 3DGS无法处理的更大规模场景，证明了其在大规模场景重建方面的优越性。

🎯 应用场景

LoBE-GS适用于大规模城市建模、自动驾驶仿真、虚拟现实等领域。该技术能够高效地重建和渲染大型复杂场景，为相关应用提供高质量的3D数据支持。未来，LoBE-GS有望应用于智慧城市建设、游戏开发、电影制作等领域，推动相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has established itself as an efficient representation for real-time, high-fidelity 3D scene reconstruction. However, scaling 3DGS to large and unbounded scenes such as city blocks remains difficult. Existing divide-and-conquer methods alleviate memory pressure by partitioning the scene into blocks, but introduce new bottlenecks: (i) partitions suffer from severe load imbalance since uniform or heuristic splits do not reflect actual computational demands, and (ii) coarse-to-fine pipelines fail to exploit the coarse stage efficiently, often reloading the entire model and incurring high overhead. In this work, we introduce LoBE-GS, a novel Load-Balanced and Efficient 3D Gaussian Splatting framework, that re-engineers the large-scale 3DGS pipeline. LoBE-GS introduces a depth-aware partitioning method that reduces preprocessing from hours to minutes, an optimization-based strategy that balances visible Gaussians -- a strong proxy for computational load -- across blocks, and two lightweight techniques, visibility cropping and selective densification, to further reduce training cost. Evaluations on large-scale urban and outdoor datasets show that LoBE-GS consistently achieves up to $2\times$ faster end-to-end training time than state-of-the-art baselines, while maintaining reconstruction quality and enabling scalability to scenes infeasible with vanilla 3DGS.