CLoD-GS：基于3D高斯溶解的连续级别细节

级别细节 (LoD) 是实时计算机图形中用于在保持视觉保真度的同时管理复杂场景渲染成本的基本技术。传统方法使用离散级别 (DLoD) 实现，即在不同距离处切换多个离散模型版本。这种长期存在的范式存在两个主要缺点：需要存储多个模型副本，并且在转换过程中会产生明显的视觉“弹出”效应，影响用户体验。我们认为，新兴的3D高斯溶解 (3DGS) 技术的显式、基于原始的方法为更理想的范式提供了可能，即连续LoD (CLoD)。CLoD方法通过单个统一模型实现平滑、无缝的质量缩放，从而规避了DLoD的核心问题。为此，我们引入CLoD-GS，将连续LoD机制直接集成到3DGS表示中。该方法为每个高斯原始引入一个可学习的、距离依赖的衰减参数，动态调整其不透明度 based on viewpoint proximity。这允许对不太重要的原始进行渐进且平滑的筛选，从而在单个模型中创建细节的连续光谱。为使模型在所有距离上都具备鲁健性，我们引入了虚拟距离缩放机制和一种新颖的粗到细训练策略，伴随渲染点数正则化。我们的方法不仅消除了离散方法的存储开销和视觉伪影，还减少了最终模型的原始数量和内存占用。广泛的实验表明，CLoD-GS实现了从单个模型进行平滑、可缩放的渲染，能够在宽广的性能目标范围内提供高保真效果。