論文の概要: LiteGS: A High-performance Framework to Train 3DGS in Subminutes via System and Algorithm Codesign
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01199v2
- Date: Thu, 31 Jul 2025 07:35:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 15:10:44.834419
- Title: LiteGS: A High-performance Framework to Train 3DGS in Subminutes via System and Algorithm Codesign
- Title（参考訳）: LiteGS: システムとアルゴリズムのコードサインによる3DGSを短時間でトレーニングする高性能フレームワーク
- Authors: Kaimin Liao, Hua Wang, Zhi Chen, Luchao Wang, Yaohua Tang,
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3D表現において有望な代替手段として登場したが、それでも高いトレーニングコストに悩まされている。
本稿では、3DGSトレーニングパイプラインを体系的に最適化する高性能計算フレームワークであるLiteGSを紹介する。
実験の結果、LiteGSはオリジナルの3DGSトレーニングを最大13.4倍、同等または優れた品質で加速した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.937895857852029
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as promising alternative in 3D representation. However, it still suffers from high training cost. This paper introduces LiteGS, a high performance framework that systematically optimizes the 3DGS training pipeline from multiple aspects. At the low-level computation layer, we design a ``warp-based raster'' associated with two hardware-aware optimizations to significantly reduce gradient reduction overhead. At the mid-level data management layer, we introduce dynamic spatial sorting based on Morton coding to enable a performant ``Cluster-Cull-Compact'' pipeline and improve data locality, therefore reducing cache misses. At the top-level algorithm layer, we establish a new robust densification criterion based on the variance of the opacity gradient, paired with a more stable opacity control mechanism, to achieve more precise parameter growth. Experimental results demonstrate that LiteGS accelerates the original 3DGS training by up to 13.4x with comparable or superior quality and surpasses the current SOTA in lightweight models by up to 1.4x speedup. For high-quality reconstruction tasks, LiteGS sets a new accuracy record and decreases the training time by an order of magnitude.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3D表現において有望な代替手段として現れている。
しかし、それでも高い訓練費に悩まされている。
本稿では,複数の側面から3DGSトレーニングパイプラインを体系的に最適化する高性能フレームワークであるLiteGSを紹介する。
低レベルの計算層では、勾配低減オーバーヘッドを大幅に低減するために、2つのハードウェア対応最適化を伴う `warp-based raster'' を設計する。
中層データ管理層では、Morton符号化に基づく動的空間ソートを導入し、パフォーマンスの高い ``Cluster-Cull-Compact'' パイプラインを実現し、データのローカリティを改善し、キャッシュミスを減らす。
最上位のアルゴリズム層では、より安定した不透明度制御機構と組み合わせた不透明度勾配の分散に基づいて、より正確なパラメータ成長を実現するために、新しい頑健な密度化基準を確立する。
実験の結果、LiteGSはオリジナルの3DGSトレーニングを最大13.4倍、同等または優れた品質で加速し、軽量モデルのSOTAを最大1.4倍高速化した。
高品質な再構築タスクでは、LiteGSは新しい精度記録を設定し、トレーニング時間を桁違いに短縮する。
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