RayGaussX：用于实时高质量新视角合成的高斯射线步进加速
计算机视觉与模式识别
2025-09-10 v1
摘要
RayGauss通过对辐射和密度场采用不规则分布的椭圆基函数，并利用包围体层次结构(BVH)进行体射线投射，实现了合成场景和室内场景的SOTA渲染质量。然而，其计算成本限制了在真实场景上实现实时渲染。我们的方法RayGaussX在RayGauss基础上，通过引入关键贡献加速训练和推理过程。具体而言，我们引入稀疏空间跳过和自适应抽样等体渲染加速策略，增强射线一致性，并引入尺度正则化以减少假阳性相交。此外，我们提出新的密度分布准则，改善远端区域的密度分布，提升大场景的图形质量。结果显示，RayGaussX在真实数据集上实现训练速度提升5倍至12倍，渲染速度(FPS)提升50倍至80倍，同时在视觉质量上提升最高可达+0.56 dB。项目页面附有视频和代码：https://raygaussx.github.io/。
引用
@article{arxiv.2509.07782,
title = {RayGaussX: Accelerating Gaussian-Based Ray Marching for Real-Time and High-Quality Novel View Synthesis},
author = {Hugo Blanc and Jean-Emmanuel Deschaud and Alexis Paljic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07782},
year = {2025}
}
备注
Project page with videos and code: https://raygaussx.github.io/