Local-GS: Accelerating 3D Gaussian Splatting via Tile-Local Warp Coherence

📄 arXiv: 2606.16566v1 📥 PDF

作者: Yang Luo, Yan Gong, Yongsheng Gao, Jie Zhao, Xinyu Zhang, Huaping Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-15

💡 一句话要点

提出Local-GS以解决3D高斯点云渲染效率问题

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

关键词: 3D高斯点云 实时渲染 GPU优化 warp一致性 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云渲染方法在GPU利用率上存在不足，导致渲染性能下降。
  2. Local-GS通过warp一致的渲染范式，优化高斯原语的组织方式，从而提升渲染效率。
  3. 在多数据集的测试中，Local-GS实现了高达7.76倍的加速，且不影响渲染质量。

📝 摘要（中文）

3D高斯点云渲染（3DGS）通过将场景表示为密集的各向异性3D高斯原语，显著推动了实时新视角合成。然而，高斯的空间分布不规则导致GPU利用率低下，造成了渲染性能的下降。为了解决这一问题，本文提出了Local-GS，这是一种基于warp一致性的渲染范式，组织高斯原语以适应SIMT（单指令多线程）执行边界。具体而言，本文提出了三个warp一致的阶段：在tile级别预计算共享参数的提升阶段、丢弃无贡献warp的剔除阶段，以及用统一指令流替代逐像素分支的混合阶段。经过多数据集的广泛基准测试，Local-GS在不影响质量的前提下提高了效率，作为即插即用的优化方案，为所有测试的基线提供了额外的性能提升，在Deep Blending场景中实现了7.76倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D高斯点云渲染中GPU利用率低下的问题，现有方法由于高斯的空间分布不规则，导致warp分歧和冗余计算，影响渲染性能。

核心思路：Local-GS的核心思路是基于warp一致性来组织高斯原语，而不是依赖场景几何结构。这种设计能够更好地适应SIMT执行模型，从而提高GPU的计算效率。

技术框架：Local-GS的整体架构包括三个主要阶段：提升阶段（hoisting），在tile级别预计算共享参数；剔除阶段（culling），丢弃那些对最终结果没有贡献的warp；混合阶段（blending），用统一的指令流替代逐像素的分支操作。

关键创新：本文的主要创新在于提出了warp一致的渲染范式，通过重新组织高斯原语的计算方式，显著提高了GPU的利用率，与现有方法相比，能够有效减少冗余计算和warp分歧。

关键设计：在设计中，提升阶段的参数预计算、剔除阶段的warp筛选机制以及混合阶段的统一指令流都是关键技术细节，这些设计共同作用，确保了高效的渲染过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，Local-GS在多个数据集上表现出色，尤其是在Deep Blending场景中实现了7.76倍的加速，相较于所有测试的基线均提供了额外的性能提升，证明了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域，能够为实时场景渲染提供更高效的解决方案。其实际价值在于提升用户体验，降低计算资源消耗，未来可能推动更复杂场景的实时渲染技术发展。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has significantly advanced real-time novel view synthesis by representing scenes as dense collections of anisotropic 3D Gaussian primitives. However, the irregular spatial distribution of Gaussians often leads to poor GPU utilization, as warp divergence and redundant computation degrade rendering performance. To address this, we present Local-GS, a warp-coherent rendering paradigm that, organizes Gaussian primitives with respect to SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) execution boundaries rather than scene geometry. Specifically, we propose three warp-coherent stages: a hoisting stage that precomputes shared parameters at tile level, a culling stage that discards warps with no contribution, and a blending stage that replaces per-pixel branching with a uniform instruction stream. Across extensive benchmarks on multiple datasets, Local-GS improves efficiency without compromising quality. As a plug-and-play optimization, it provides additional performance gains to all tested baselines, culminating in a $7.76\times$ speedup on Deep Blending scenes.