ESVR: 3D Ellipsoid-based Sparse Volume Rendering via Structure-aware Primitive Learning and Per-primitive Ray Sampling

📄 arXiv: 2608.05564v1 📥 PDF

作者: Suemin Jeon, Youjin Kim, Jungwoo Park, Kyungryun Lee, Won-Ki Jeong

分类: cs.GR

发布日期: 2026-08-06

备注: IEEE VIS 2026 accepted

💡 一句话要点

提出ESVR以解决大规模稀疏体积数据渲染问题

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

关键词: 稀疏体积渲染 椭球体原语 结构感知学习 实时渲染 科学可视化 数据压缩 光线采样

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云渲染方法依赖于DVR渲染图像，导致信息损失和交互探索的灵活性受限。
  2. ESVR通过直接学习和渲染三维空间中的体积数据，结合椭球体原语和结构感知学习，解决了信息损失问题。
  3. 在大规模稀疏数据集上，ESVR实现了高达四个数量级的压缩，并在实时渲染中保持了竞争性的重建质量。

📝 摘要（中文）

大规模稀疏体积数据的高效表示和渲染在科学可视化中仍然面临挑战，因为有意义的结构通常只占据空间域的一小部分。虽然直接体积渲染（DVR）提供高质量的可视化，但其计算和内存成本随着数据规模的增加而急剧上升。为了解决这些限制，本文提出了ESVR，一个基于椭球体的稀疏体积渲染框架，能够直接在三维空间中学习和渲染体积数据。该方法结合了可微分的椭球体原语、结构感知的原语学习和每个原语的光线采样策略，实现了高效且准确的传输函数映射。实验结果表明，ESVR在大规模稀疏数据集上实现了高达四个数量级的压缩，并在保持竞争性重建质量的同时，达到43-223 FPS的实时渲染速度。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大规模稀疏体积数据的高效表示和渲染问题。现有的3D高斯点云渲染方法主要依赖于DVR渲染图像，导致信息损失和交互探索的灵活性受限。

核心思路：ESVR提出了一种基于椭球体的稀疏体积渲染框架，能够直接在三维空间中学习和渲染体积数据。通过结合可微分的椭球体原语和结构感知的原语学习，ESVR有效地解决了信息损失问题，并实现了快速的传输函数映射。

技术框架：ESVR的整体架构包括三个主要模块：椭球体原语的学习、结构感知的原语选择和每个原语的光线采样策略。通过这些模块，ESVR能够高效地处理大规模数据集。

关键创新：ESVR的主要创新在于引入了椭球体原语和结构感知的原语学习方法，这与现有方法的本质区别在于直接从原始体积数据中学习，而不是依赖于DVR渲染的图像。

关键设计：在设计中，ESVR采用了边界上下文的块优化方案，并引入了幽灵椭球体，以支持大规模数据集的训练。此外，损失函数和网络结构经过精心设计，以确保高效的学习和渲染性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ESVR在大规模稀疏数据集上实现了高达四个数量级的压缩，并在实时渲染中达到了43-223 FPS的速度，保持了竞争性的重建质量。这一性能显著优于现有的3D高斯点云渲染方法，展示了其在高效可视化中的潜力。

🎯 应用场景

ESVR在科学可视化、医学成像和地理信息系统等领域具有广泛的应用潜力。其高效的渲染能力和对大规模稀疏数据的处理能力，使得用户能够更好地探索和分析复杂的三维数据集，提升了数据可视化的交互性和实用性。

📄 摘要（原文）

Efficient representation and rendering of large-scale sparse volumetric data remain challenging in scientific visualization, as meaningful structures often occupy only a small fraction of the spatial domain. While direct volume rendering (DVR) provides high-quality visualization, its computational and memory costs scale poorly with data size. Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) address this challenge by representing volumetric scenes with compact geometric primitives, enabling efficient, high-fidelity rendering. However, existing 3DGS-based methods learn from DVR rendered images rather than raw volumes, leading to information loss and limiting flexible transfer function control for interactive exploration. To address these limitations, we propose ESVR, an ellipsoid-based sparse volume rendering framework that directly learns and renders volumetric data in 3D space. Our method combines differentiable ellipsoidal primitives with bounded support, structure-aware primitive learning with complementary pruning, and a per-primitive ray sampling strategy for fast and accurate transfer function mapping. To support large-scale datasets, we further introduce a chunk-based optimization scheme with ghost ellipsoids, providing boundary context during training. Across large sparse datasets, ESVR achieves up to four orders of magnitude compression and real-time rendering at 43-223 FPS while maintaining competitive reconstruction quality.