CLoD-GS: Continuous Level-of-Detail via 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2510.09997v1 📥 PDF

作者: Zhigang Cheng, Mingchao Sun, Yu Liu, Zengye Ge, Luyang Tang, Mu Xu, Yangyan Li, Peng Pan

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-10-11

💡 一句话要点

CLoD-GS：提出基于3D高斯溅射的连续细节层次方法，解决离散LoD的存储和伪影问题。

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

关键词: 连续细节层次 3D高斯溅射 实时渲染 虚拟现实 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 传统离散LoD方法需要存储多个模型副本，且模型切换时产生视觉跳变伪影，影响用户体验。
  2. CLoD-GS通过引入距离相关的衰减参数动态调整高斯基元的不透明度，实现连续的细节层次调整。
  3. 实验表明，CLoD-GS能有效减少存储开销和视觉伪影，并在不同性能目标下实现高质量渲染。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于3D高斯溅射(3DGS)的连续细节层次(CLoD)框架CLoD-GS，旨在解决传统离散细节层次(DLoD)方法中存在的存储开销大和过渡时出现视觉“跳变”伪影的问题。CLoD-GS通过为每个高斯基元引入可学习的、距离相关的衰减参数，动态调整其不透明度，从而实现对不重要基元的渐进式平滑过滤，在一个统一模型内创建连续的细节谱。为了训练模型在所有距离上都具有鲁棒性，引入了虚拟距离缩放机制和带有渲染点数正则化的由粗到精训练策略。该方法不仅消除了离散方法的存储开销和视觉伪影，还减少了基元数量和最终模型的内存占用。实验结果表明，CLoD-GS能够从单个模型实现平滑、质量可扩展的渲染，并在各种性能目标下提供高保真度的结果。

🔬 方法详解

问题定义：传统离散细节层次(DLoD)方法需要存储同一场景的多个离散模型，造成存储冗余。此外，在不同细节层次的模型之间切换时，会产生明显的视觉跳变伪影，影响渲染质量和用户体验。因此，如何减少存储开销，同时避免视觉伪影，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将连续细节层次(CLoD)的概念引入到3D高斯溅射(3DGS)中。通过控制每个高斯基元的不透明度，使其随观察距离变化而平滑衰减，从而实现连续的细节层次调整。距离越远，不重要的基元逐渐消失，细节层次降低，反之亦然。这种方法避免了离散模型切换带来的突变，实现了平滑过渡。

技术框架：CLoD-GS框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化3DGS模型；2) 为每个高斯基元引入可学习的距离衰减参数；3) 使用虚拟距离缩放机制和粗到精的训练策略训练模型；4) 在渲染阶段，根据观察距离动态调整高斯基元的不透明度，实现连续的细节层次渲染。

关键创新：最重要的技术创新点在于将连续细节层次的概念与3D高斯溅射相结合，通过引入可学习的距离衰减参数，实现了对高斯基元不透明度的精细控制。与传统的离散LoD方法相比，CLoD-GS只需要存储一个模型，并通过动态调整基元的不透明度来实现细节层次的连续变化，从而避免了存储冗余和视觉伪影。

关键设计：1) 距离衰减参数：每个高斯基元都有一个可学习的距离衰减参数，用于控制其不透明度随距离变化的速率。2) 虚拟距离缩放：在训练过程中，通过随机缩放虚拟距离，使模型能够适应不同的观察距离，提高模型的鲁棒性。3) 粗到精的训练策略：首先训练一个粗糙的模型，然后再逐步增加模型的细节，从而提高训练效率和渲染质量。4) 渲染点数正则化：在损失函数中加入渲染点数的正则化项，以控制渲染的点数，避免过度渲染。

📊 实验亮点

实验结果表明，CLoD-GS在保持高视觉质量的同时，显著减少了模型的存储空间和渲染所需的基元数量。与传统的离散LoD方法相比，CLoD-GS消除了视觉跳变伪影，并实现了平滑的细节层次过渡。此外，CLoD-GS在不同性能目标下均能实现高质量的渲染，证明了其在实际应用中的可行性和优越性。

🎯 应用场景

CLoD-GS在实时渲染、虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于渲染大规模、高复杂度的场景，同时保证渲染的流畅性和视觉质量。通过动态调整细节层次，CLoD-GS可以根据设备的性能和网络带宽自适应地调整渲染质量，从而提供更好的用户体验。未来，该技术有望应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为这些应用提供更高效、更逼真的场景渲染。

📄 摘要（原文）

Level of Detail (LoD) is a fundamental technique in real-time computer graphics for managing the rendering costs of complex scenes while preserving visual fidelity. Traditionally, LoD is implemented using discrete levels (DLoD), where multiple, distinct versions of a model are swapped out at different distances. This long-standing paradigm, however, suffers from two major drawbacks: it requires significant storage for multiple model copies and causes jarring visual ``popping" artifacts during transitions, degrading the user experience. We argue that the explicit, primitive-based nature of the emerging 3D Gaussian Splatting (3DGS) technique enables a more ideal paradigm: Continuous LoD (CLoD). A CLoD approach facilitates smooth, seamless quality scaling within a single, unified model, thereby circumventing the core problems of DLOD. To this end, we introduce CLoD-GS, a framework that integrates a continuous LoD mechanism directly into a 3DGS representation. Our method introduces a learnable, distance-dependent decay parameter for each Gaussian primitive, which dynamically adjusts its opacity based on viewpoint proximity. This allows for the progressive and smooth filtering of less significant primitives, effectively creating a continuous spectrum of detail within one model. To train this model to be robust across all distances, we introduce a virtual distance scaling mechanism and a novel coarse-to-fine training strategy with rendered point count regularization. Our approach not only eliminates the storage overhead and visual artifacts of discrete methods but also reduces the primitive count and memory footprint of the final model. Extensive experiments demonstrate that CLoD-GS achieves smooth, quality-scalable rendering from a single model, delivering high-fidelity results across a wide range of performance targets.