XPR: An Extensible Cross-Platform Point-Based Differentiable Renderer

📄 arXiv: 2606.11529v1 📥 PDF

作者: Steve Rhyner, Sankeerth Durvasula, Aleksandr Kovalev, Hansel Jia, Adrian Zhao, Mrutunjayya Mrutunjayya, Nilesh Ahuja, Selvakumar Panneer, Christina Giannoula, Nandita Vijaykumar

分类: cs.GR, cs.CV, cs.PF

发布日期: 2026-06-10

💡 一句话要点

提出XPR框架以解决点云可微渲染的实现难题

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

关键词: 点云渲染 可微渲染 跨平台框架 高层编程接口 3D重建

📋 核心要点

  1. 现有的点云可微渲染方法在实现上存在高复杂度和硬件依赖性，限制了快速原型和跨平台部署。
  2. XPR框架通过高层编程接口和模块化渲染管道，简化了新渲染方法的实现过程，支持多种硬件平台。
  3. 实验结果表明，使用XPR实现的渲染方法可以在数百行代码内完成，并且能够高效地编译到不同硬件上。

📝 摘要（中文）

点云可微渲染是现代3D重建、新视角合成和基于学习的图形管道的基础，但开发新渲染方法通常需要大量低级实现、硬件特定内核和手动编写的反向传播。这限制了快速原型设计、可重复性、探索和部署，尤其是在多样化的硬件平台上。本文提出了XPR，一个可扩展的跨平台点云可微渲染框架。XPR引入了一个高层编程接口，将方法特定逻辑与共享渲染管道分离，使用户能够用几行代码实现新方法。其管道将渲染分解为模块化的、静态形状的并行操作，可以通过跨平台编译器降级到GPU、TPU、CPU和其他机器学习加速器。我们展示了3DGS、3DGUT和LinPrim的实现，每个实现仅需数百行Python代码，并可通过XLA编译器编译到多种硬件平台。这些结果表明，XPR使新兴的点云可微渲染系统的快速实验和可移植执行成为可能。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是点云可微渲染方法的实现复杂性和硬件依赖性。现有方法通常需要大量低级代码和手动反向传播，导致快速原型和跨平台部署的困难。

核心思路：论文的核心解决思路是通过引入一个高层编程接口，将方法特定逻辑与共享渲染管道分离，从而简化新方法的实现。用户只需编写少量代码即可实现新的渲染算法。

技术框架：XPR框架的整体架构包括一个高层编程接口和一个模块化的渲染管道。渲染过程被分解为多个静态形状的并行操作，这些操作可以通过跨平台编译器降级到不同的硬件平台，如GPU、TPU和CPU。

关键创新：最重要的技术创新点在于高层编程接口的设计，使得用户能够快速实现和测试新的渲染方法。这种设计与现有方法的本质区别在于降低了实现的复杂性和硬件依赖性。

关键设计：在实现中，XPR使用了模块化的并行操作，并通过XLA编译器支持多种硬件平台的编译。具体的参数设置和损失函数设计在论文中进行了详细讨论，确保了渲染效果的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用XPR实现的3DGS、3DGUT和LinPrim方法仅需数百行Python代码，并且能够高效地编译到多种硬件平台，展示了XPR在快速实验和可移植执行方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括3D重建、虚拟现实、增强现实和计算机图形学等。XPR框架的可扩展性和跨平台特性使其在快速原型和实验中具有重要价值，能够推动新兴的图形渲染技术的发展。

📄 摘要（原文）

Point-based differentiable rendering underpins modern 3D reconstruction, novel-view synthesis, and learning-based graphics pipelines, but developing new rendering methods often requires extensive low-level implementation, hardware-specific kernels, and manually written backward passes. This limits rapid prototyping, reproducibility, exploration, and deployment, especially across diverse hardware platforms. This paper presents XPR, an extensible cross-platform framework for point-based differentiable rendering. XPR introduces a high-level programming interface that separates method-specific logic from the shared rendering pipeline, allowing users to implement new methods in a few lines of code. Its pipeline decomposes rendering into modular, statically shaped parallel operations that can be lowered by a cross-platform compiler to GPUs, TPUs, CPUs, and other ML accelerators. We demonstrate implementations of 3DGS, 3DGUT, and LinPrim, with only a few 100s lines of Python code, each of which can be compiled to a range of hardware platforms with the XLA compiler. These results show that XPR enables fast experimentation and portable execution for emerging point-based differentiable rendering systems.