3DGBGS: 3D Granular Ball Gaussian Splatting for Compact Novel View Synthesis

📄 arXiv: 2607.26578v1 📥 PDF

作者: Meng Yang, Shuyin Xia, Dawei Dai, YiWang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-29

💡 一句话要点

提出3DGBGS以解决现有视图合成方法的适应性不足问题

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

关键词: 三维重建 高斯点云 新视图合成 计算机视觉 颗粒球计算

📋 核心要点

  1. 现有锚点方法在处理空间非均匀点分布时存在适应性不足的问题，导致锚点数量、模型紧凑性和渲染质量之间的权衡。
  2. 3DGBGS通过自适应划分SfM点云为3D颗粒球，使用大颗粒球表示平滑区域，小颗粒球保留复杂几何和局部细节，从而优化锚点构建。
  3. 实验结果显示，3DGBGS在初始和最终锚点数量上分别减少37.1%和10.0%，模型存储平均减少9.8%，同时保持了可比的渲染质量。

📝 摘要（中文）

三维高斯点云渲染（3DGS）通过显式高斯原语和可微光栅化实现高质量实时新视图合成。本文提出的3DGBGS（3D颗粒球高斯点云渲染）框架，采用自适应颗粒球组织来改进锚点的构建，解决了现有锚点方法在处理稀疏SfM点云时的不足。通过将点云自适应划分为不同大小的颗粒球，3DGBGS在保持渲染质量的同时，显著减少了锚点数量和模型存储需求，实验结果表明其在多个基准测试中表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有锚点方法在处理稀疏SfM点云时的适应性不足，导致锚点数量、模型紧凑性和渲染质量之间的权衡问题。

核心思路：提出3DGBGS框架，通过自适应颗粒球组织来优化锚点构建，使用不同大小的颗粒球来有效表示点云的不同区域特征。

技术框架：整体架构包括颗粒球的自适应划分、颗粒球锚点初始化（GBAI）和颗粒球尺度先验（GBSP）模块，形成一个高效的锚点生成和渲染流程。

关键创新：3DGBGS的核心创新在于引入自适应颗粒球组织，解决了传统方法在处理非均匀点分布时的局限性，显著提升了锚点构建的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，颗粒球的大小根据点云的局部特征自适应调整，GBAI模块利用颗粒球中心初始化锚点位置，GBSP模块则提供局部尺度先验以优化高斯生成过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，3DGBGS在多个基准测试中表现优异，初始锚点数量减少37.1%，最终锚点数量减少10.0%，模型存储平均减少9.8%，同时渲染质量保持可比水平，显示出其在新视图合成中的有效性。

🎯 应用场景

该研究在计算机视觉和图形学领域具有广泛的应用潜力，尤其是在虚拟现实、增强现实和三维重建等场景中。通过提高新视图合成的效率和质量，3DGBGS能够为实时渲染和交互式应用提供更好的支持，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Three-dimensional Gaussian Splatting (3DGS) enables high-quality real-time novel-view synthesis through explicit Gaussian primitives and differentiable rasterization. 3DGS and Granular Ball Computing (GBC), proposed in 2019, share a natural compatibility in adaptive representation. The efficiency of 3DGS partly stems from a coarse-to-fine and on-demand refinement process that draws on the generation principle of GBC. This connection motivates us to further introduce adaptive granular ball organization into anchor-based 3DGS. Existing anchor-based methods typically construct anchors from sparse SfM point clouds through fixed voxelization, which cannot adequately adapt to spatially non-uniform point distributions and leads to a trade-off among anchor count, model compactness, and rendering quality. To address this issue, we propose 3DGBGS (3D Granular Ball Gaussian Splatting), a compact anchor-based framework for novel-view synthesis. 3DGBGS adaptively partitions SfM point clouds into 3D granular balls, using larger balls to compactly represent smooth and redundant regions and smaller balls to preserve complex geometry and local details. Based on this representation, Granular Ball Anchor Initialization (GBAI) uses granular ball centers to initialize compact anchor positions, while the Granular Ball Scale Prior (GBSP) exploits granular ball radii to provide local scale priors for Gaussian generation. Experiments on four benchmarks show that 3DGBGS reduces initial and final anchors by 37.1% and 10.0%, respectively, and model storage by 9.8% on average, while maintaining comparable rendering quality.