RaRa裁剪器：基于光线追踪与光栅化的高斯溅射裁剪方法
图形学
2025-06-26 v1
摘要
随着高斯溅射技术的发展，越来越多基于该表示方法的数据集被开发出来。然而，对高斯溅射进行准确且高效的裁剪仍然是一个具有挑战性且尚未解决的问题，主要由于高斯原始片段的体积特性，使得硬裁剪无法精确定位其像素级贡献。本文提出了一种混合渲染框架，将光栅化和光线追踪相结合，以实现对高斯溅射数据的高效且高保真裁剪。本方法的核心是RaRa策略，即首先利用光栅化快速识别被裁剪平面相交的高斯片段，再利用光线追踪计算其部分遮挡所对应的衰减权重。这些权重随后用于准确估计每个高斯片段对最终图像的贡献，从而实现平滑且连续的裁剪效果。我们在包括常规高斯片段、发丝高斯片段和多层高斯片段等多样化数据集上对方法进行了验证，并进行用户研究以评估感知质量和定量性能。实验结果表明，我们的方法在保持实时渲染性能的同时，能够提供视觉上优越的效果，并在未被裁剪区域保持高保真度。
引用
@article{arxiv.2506.20202,
title = {RaRa Clipper: A Clipper for Gaussian Splatting Based on Ray Tracer and Rasterizer},
author = {Da Li and Donggang Jia and Yousef Rajeh and Dominik Engel and Ivan Viola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20202},
year = {2025}
}