PocketGS：面向高感知建模的设备内3D高斯溅射训练
计算机视觉与模式识别
2026-05-28 v5 图形学
摘要
虽然3D高斯溅射（3DGS）实现了实时渲染，但其训练需求 workstation 级计算和内存，使得在分钟级时间预算和有限峰值内存下进行移动部署实际上不可行。我们提出PocketGS，一种移动场景建模范式，使其能够在紧凑约束下进行3DGS训练，同时保持高保真重建。PocketGS通过三种协同设计的算子解决了训练效率、内存紧凑性和建模质量之间的根本性张力：构建几何忠实的点云先验；注入局部表面统计信息以初始化各向异性高斯，从而减少早期条件差距；对alpha合成进行展开，利用缓存中间结果和索引映射的梯度散射，以实现稳定的移动端反向传播。广泛的实验表明，PocketGS在移动预算下优于强大的主流工作站3DGS基线，交付高质量的重建，实现了完全在设备内的实用捕获到渲染工作流程。
引用
@article{arxiv.2601.17354,
title = {PocketGS: On-Device Training of 3D Gaussian Splatting for High Perceptual Modeling},
author = {Wenzhi Guo and Guangchi Fang and Shu Yang and Bing Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17354},
year = {2026}
}