3D Gaussian Splatting (3DGS) is a highly deployable real-time method for novel view synthesis. In practice, it requires a universal, consistent control mechanism that adjusts the trade-off between rendering quality and model compression without scene-specific tuning, enabling automated deployment across different device performances and communication bandwidths. In this work, we present ControlGS, a control-oriented optimization framework that maps the trade-off between Gaussian count and rendering quality to a continuous, scene-agnostic, and highly responsive control axis. Extensive experiments across a wide range of scene scales and types (from small objects to large outdoor scenes) demonstrate that, by adjusting a globally unified control hyperparameter, ControlGS can flexibly generate models biased toward either structural compactness or high fidelity, regardless of the specific scene scale or complexity, while achieving markedly higher rendering quality with the same or fewer Gaussians compared to potential competing methods. Project page: https://zhang-fengdi.github.io/ControlGS/


翻译:3D高斯泼溅(3DGS)是一种具有高度可部署性的实时新视角合成方法。在实际应用中,它需要一种通用且一致的控制机制,能够在无需针对特定场景进行调优的情况下,调整渲染质量与模型压缩之间的权衡,从而实现跨不同设备性能和通信带宽的自动化部署。本文提出ControlGS,一种面向控制的优化框架,将高斯数量与渲染质量之间的权衡映射到一个连续、场景无关且响应灵敏的控制轴上。在广泛场景尺度与类型(从小型物体到大型户外场景)上的大量实验表明,通过调整全局统一的控制超参数,ControlGS能够灵活生成偏向结构紧凑性或高保真度的模型,而不受具体场景尺度或复杂性的影响,并且在相同或更少高斯数量的情况下,相比潜在的竞争方法,实现了显著更高的渲染质量。项目页面:https://zhang-fengdi.github.io/ControlGS/

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