1.谢赛克简介
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。
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用户可以使用训练好的场景表示来渲染先前未见过的视角的图像与其他新视角合成方法相比，3DGS 具有更快的渲染时间，同时能达到相当的图像质量，因此迅速普及开来3DGS 在当下的 3D 建模、数字孪生、影视制作 (VFX)、VR/AR 与机器人视觉重建 (SLAM) 等领域已展现出革命性的应用潜力。
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使用 3DGS 渲染的图像质量取决于所训练场景表示的保真度捕捉大面积区域或包含复杂细节的场景需要更多的高斯体因此，3DGS 的内存占用会随着场景大小、场景复杂性或输出图像分辨率的增加而增长顶尖水平的 3DGS 实现运行在 GPU 上，而 GPU 的显存并不充裕。
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因此，在扩展 3DGS 并将其应用于具有高图像分辨率的大型复杂场景时，显存容量已成为一个障碍谢赛宁团队提出了 CLM 系统，该系统允许 3DGS 使用单块消费级 GPU（例如 RTX 4090）渲染大型场景。
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论文标题：CLM: Removing the GPU Memory Barrier for 3D Gaussian Splatting论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.04951v1
6.谢赛月资料
CLM 的设计基于这样一种洞察：3DGS 的计算本质上是稀疏的，即每次训练迭代只访问场景高斯体的一个小子集因此，只需将这个子集加载到 GPU 内存中，而将其余的高斯体卸载到更充裕的 CPU 内存中即可为了提高性能并减少通信开销，CLM 基于对 3DGS 内存访问模式的深入理解，采用了一种新颖的卸载策略。
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该策略利用了关于 3DGS 训练流水线的四个观察，最大限度地减少了性能开销并能扩展到大型场景：访问集的提前计算：
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