QSplat是点绘制技术的重要里程碑，由Rusinkiewicz和Levoy于2000年提出。它创新性地设计了数据结构以实现层次LOD控制和基于法向聚类的可见性剔除，能实时绘制大量点的模型。尽管存在绘制质量和透明度的问题，但Qsplat在压缩数据和加速大模型显示方面取得了显著成就，为大规模点云数据的处理提供了有效途径。
点作为基本的图形绘制元素已经有很长的历史了。早在1974年，Catmull注意到任何几何剖分最终都将显示为一个个离散点。不幸的是点作为基本图形元素在很长一段时间内不受重视，尽管很多系统都将其集成到应用程序界面(API)中。随后Reeves在1983年提出在计算机图形绘制时用3D离散采样点——粒子——作为基本绘制元素。一个粒子是三维欧氏空间内的一个点，附属一些如颜色、密度、光照反射系数等附加信息。粒子系统的最大的优点在于简便快捷的绘制：将每个粒子投影到屏幕上，利用 Z缓冲消隐，并用粒子的颜色给相应像素着色。粒子系统主要应用于一些用传统造型方法很难表示和绘制的自然场景：如火焰与爆炸场面，流水与瀑布。 Levoy与Wihtted在1985年首先提出将点作为基本绘制元素的思想。他们分析出复杂物体用连续的扫描线方法绘制时的缺陷，并指出点虽然简单却足以表示任何物体：只要三维点云足够致密，将一个个点投影到屏幕上后仍然能得到逼真的显示效果。其核心思想是在绘制前将任何物体转化成一系列离散点表示并用一个新的通用算法绘制。他们用圆形 splat 来绘制点，并设定splat的最小尺寸为一个象素以保证绘制质量，同时采用A缓冲技术进行反走样，论文中还详细地考虑了纹理问题。点的独立性基于点的绘制允许高度的并行处理，离散地表示几何而无需存储任何拓扑信息。因此，点云简化了实体表示方法而只保留最重要的信息，尽管无拓扑使得数据结构变得非常简单，它同时会给图形处理带来很大的困难与挑战。高性能绘制、光影计算、各向异性的纹理映射以及进一步的信号处理将是其最大的特点。
1992年Szeliski与Tonneson在Reynolds的工作基础上改进了粒子系统，给原本各向同性的粒子确定了一个法向量，并将这个有向粒子系统应用于模型的表面造型以及交互编辑。每个有向粒子是一个具有局部构架的点，相互间通过远距离引力和近距离斥力发生关联。在绘制有向粒子时他们并没有使用基于点的绘制技术，而是用椭圆来显示粒子，最终实体也是三角化的曲面。1994年Witkin与Heckbert将有向粒子应用于隐式曲面的采样以及交互编辑，并采用同样的绘制方法来显示有向粒子。受基于图像的绘制技术(IBR)的启发，1998年Grossman与 Dally重新开展了点绘制方面的研究工作，其目标是在避免昂贵图形硬件的条件下实时绘制复杂物体。同一时期美国MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratories)拓展了surfels(surface elements)的概念。随后，2000年随着Rusinkiewicz等人的Qsplat绘制系统出现, 点绘制技术有了重要突破。
Rusinkiewicz和Levoy给Qsplat系统设计了一种全新的数据结构，高效地压缩了数据并实现了层次LOD控制和基于法向聚类的可见性剔除。在预处理阶段，采样点存储在层次包围球内。在绘制时层次遍历数据结构，根据当前视点视角、屏幕分辨率以及计算条件等情况选择绘制的层次。Qsplat的算法设计允许使用硬件加速绘制，能实时地绘制上亿个点的超大模型。其缺点是没有考虑透明度以及反走样问题，因此绘制质量一般。纯粹用点云来构建场景有其应用缺陷：首先，点云的密集分布造成了大量的数据冗余，极大地消耗了存储、传输以及绘制资源；其次，在当前的几何绘制引擎中
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