PrismGS：面向大规模 3D 高斯溅写的物理驱动抗混叠
计算机视觉与模式识别
2025-10-10 v1
摘要
3D 高斯溅写 (3DGS) 近期已实现紧凑场景中的实时全景渲染，但在大型城市环境中扩展时会引入严重的混叠伪影和优化不稳定，尤其在高分辨率 (如 4K) 渲染下更为明显。这些伪影表现为纹理闪烁和锯齿边缘，源于高斯原始体与城市几何多尺度性质之间的不匹配。虽然现有“分而治之”管线解决了可扩展性问题，但未能弥合这一保真度差距。本文提出 PrismGS，一种基于物理的正则化框架，改善 3D 高斯的内在渲染行为。PrismGS 集成两种协同正则化器：第一是金字塔多尺度监督，通过对渲染结果与预滤波图像金字塔的一致性监督，使模型学习内在抗混叠表示，在不同观察尺度下保持连贯性，直接缓解纹理闪烁问题。第二是显式尺寸正则化，施加对 3D 高斯尺寸的物理驱动下限，防止形成退化、视角依赖的原始体，从而产生更稳定且合理的几何表面，减少锯齿边缘。该方法即插即用，兼容现有管线。大量实验在 MatrixCity、Mill-19 和 UrbanScene3D 上表明，PrismGS 实现了最佳性能，相较于 CityGaussian 在 PSNR 上提升约 1.5 dB，同时在高要求的 4K 渲染下保持卓越质量和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2510.07830,
title = {PrismGS: Physically-Grounded Anti-Aliasing for High-Fidelity Large-Scale 3D Gaussian Splatting},
author = {Houqiang Zhong and Zhenglong Wu and Sihua Fu and Zihan Zheng and Xin Jin and Xiaoyun Zhang and Li Song and Qiang Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.07830},
year = {2025}
}