Diese Arbeit stellt ein Grob-zu-Fein-Optimierungsverfahren für 3D Gaussian Splatting (3DGS) vor, das während der Optimierung eine Level of Detail (LoD)-Hierarchie aufbaut, die selektiv dargestellt werden kann. Durch die schrittweise Anpassung der Auflösung reduziert das Verfahren den Rechenaufwand, beschleunigt die Optimierung und erzeugt dabei eine LoD-Hierarchie.Basierend auf der Abtastrate, definiert als das Verhältnis zwischen der Auflösung, bei der das Modell optimiert wurde, und der Auflösung, bei der es betrachtet wird, wird ein selektives Darstellungsverfahren vorgestellt. Die selektive Darstellung reduziert die Anzahl der verarbeiteten Primitiven und mindert Aliasing-Fehler, auf Kosten einer erhöhten Speichernutzung auf der Graphics Processing Unit (GPU) durch die Verwendung mehrerer unabhängiger LoD-Ebenen. Das Verfahren wird anhand von 3DGS- und Elliptical Weighted Average (EWA)-Filtering als Vergleichsbasis auf geläufigen 360◦ und Luftbild-Datensätzen bewertet, wobei der Schwerpunkt auf Darstellungen mit niedriger Auflösung sowie auf entfernten Betrachtungspunkten liegt.Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode die Optimierung beschleunigt und die Anzahl der dargestellten Primitive reduziert. Insbesondere bei entfernten oder niedrigauflösenden Ansichten werden Bilder im Vergleich schneller generiert und Aliasing-Fehler nehmen ab. Bei voller Auflösung bleibt die visuelle Qualität annähernd gleich der Vergleichsbasis. Obwohl das Verfahren während der Darstellung zusätzlichen GPU-Speicher benötigt, bietet es einen praktischen Ansatz zur schnellen Optimierung kompakterer Modelle, die mit geringem Aliasing dargestellt werden.
Ole Siemers (Sun,) studied this question.