Web3D 轻量化：AI 高斯泼溅的浏览器分级加载

在浏览器里跑三维场景，卡点往往不在渲染，而在资产。以 3D Gaussian Splatting（3DGS）为代表的新一代重建结果视觉质量可观，但单个场景动辄数百 MB 到 1 GB，直接进 Web3D 页面几乎不可用。

Web3D 交互实验室近期的实验围绕压缩、分级、按需三步展开：先对训练输出的高斯点做属性重排与量化，再转成面向流式的分块结构，按视锥与屏幕占比切三档 LOD；渲染侧用 WebGPU 承接解码与深度排序，避免主线程阻塞。

• 进展：在 4 个室内外重建场景上的中位测试，资产体积由 780 MB 降至 52 MB，首屏可交互时间由约 9.6 s 降至 2.3 s；相机快速转动时仍会出现约 1~2 帧的细节补载。
• 下一步：验证弱网下的按需加载带宽上限策略，并接入自然语言语义索引，让用户用一句话定位并聚焦场景中的目标物体。