Аннотация

Аннотация: В работе рассматривается задача адаптивного управления уровнем детализации в 3D Gaussian Splatting (3DGS) при ограниченном вычислительном бюджете. Предложен метод покадрового отбора гауссиан на основе оценки их значимости в экранном пространстве, при котором управление вычислительной нагрузкой формализуется как задача оптимизации с учётом бюджетного ограничения. Метод объединяет оценку экранной стоимости примитивов и гибридный предиктор, учитывающий пространственные и временные характеристики изображения. Разработан воспроизводимый экспериментальный контур для унифицированного сбора метрик производительности и качества, включая частоту кадров, время рендеринга и показатели качества изображения. Проведено сравнение предложенного подхода с градиентными вариантами отбора на сценах различной сложности. Экспериментальные результаты показывают, что использование экранной стоимости в качестве критерия отбора обеспечивает более устойчивый компромисс между качеством изображения и производительностью по сравнению с градиентными методами и сохраняет применимость подхода в системах реального времени. Предложенная постановка задачи, воспроизводимый экспериментальный контур и унифицированный набор метрик могут быть использованы при формировании стандартизируемых процедур сравнительной оценки методов адаптивного рендеринга.