LightGaussian: Unbounded 3D Gaussian Compression with 15x Reduction and 200+ FPS
作者: Zhiwen Fan, Kevin Wang, Kairun Wen, Zehao Zhu, Dejia Xu, Zhangyang Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-28 (更新: 2024-11-12)
备注: NeurIPS 2024, Project page: https://lightgaussian.github.io/
💡 一句话要点
提出LightGaussian以解决3D高斯表示存储效率低的问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯表示 实时渲染 存储效率 高斯修剪 知识蒸馏 虚拟现实 增强现实
📋 核心要点
- 现有的3D高斯表示方法如3D高斯点云面临存储开销大和渲染效率低的问题，限制了其在复杂场景中的应用。
- LightGaussian通过识别对场景重建影响小的高斯，采用修剪和恢复技术，减少冗余并保持视觉质量，从而实现高效压缩。
- 实验结果表明，LightGaussian在3D-GS框架下实现了15倍的压缩率，并将FPS提升至237，显著提高了渲染性能。
📝 摘要（中文）
近年来，基于点的实时神经渲染技术的进步促进了3D表示的广泛应用。然而，像3D高斯点云这样的基础方法存在显著的存储开销，单个无界场景的结构光束点可能达到数百万，通常需要GB级的磁盘空间。这种增长带来了可扩展性挑战，并阻碍了渲染效率。为了解决这一问题，本文提出了LightGaussian方法，将3D高斯转换为更紧凑的格式。该方法通过识别对场景重建影响最小的高斯，应用修剪和恢复过程以减少冗余，同时保持视觉质量。最终，LightGaussian在3D-GS框架下实现了平均15倍的压缩率，并将FPS从144提升至237，展示了在复杂场景表示中的高效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决3D高斯表示方法在存储和渲染效率上的不足，尤其是当场景复杂时，现有方法需要大量存储空间和计算资源。
核心思路：LightGaussian的核心思路是通过识别对场景重建贡献最小的高斯，实施修剪和恢复过程，从而减少冗余并保持视觉质量。该方法灵感来源于网络剪枝技术，旨在提高3D表示的存储效率。
技术框架：LightGaussian的整体架构包括高斯识别、修剪与恢复、知识蒸馏和伪视图增强等主要模块。首先识别不重要的高斯，然后进行修剪，接着通过知识蒸馏将球谐系数转移到较低的度数，最后通过高斯向量量化进一步降低位宽。
关键创新：最重要的技术创新在于高斯修剪方法的提出，该方法能够有效识别和去除对场景重建贡献小的高斯，与现有方法相比，显著提高了存储效率和渲染速度。
关键设计：在设计中，LightGaussian采用了特定的损失函数来平衡压缩率与重建质量，同时在高斯向量量化中根据每个高斯的全局重要性来优化位宽，确保在压缩过程中尽量减少精度损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LightGaussian在3D-GS框架下实现了平均15倍的压缩率，FPS从144提升至237，显著提高了渲染性能。这一成果在Mip-NeRF 360和Tank & Temple数据集上得到了验证，展示了其在复杂场景表示中的有效性。
🎯 应用场景
LightGaussian的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括虚拟现实、增强现实和游戏开发等。通过提高3D场景的渲染效率和存储效率，该方法能够支持更复杂的场景表示，推动实时渲染技术的发展，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Recent advances in real-time neural rendering using point-based techniques have enabled broader adoption of 3D representations. However, foundational approaches like 3D Gaussian Splatting impose substantial storage overhead, as Structure-from-Motion (SfM) points can grow to millions, often requiring gigabyte-level disk space for a single unbounded scene. This growth presents scalability challenges and hinders splatting efficiency. To address this, we introduce LightGaussian, a method for transforming 3D Gaussians into a more compact format. Inspired by Network Pruning, LightGaussian identifies Gaussians with minimal global significance on scene reconstruction, and applies a pruning and recovery process to reduce redundancy while preserving visual quality. Knowledge distillation and pseudo-view augmentation then transfer spherical harmonic coefficients to a lower degree, yielding compact representations. Gaussian Vector Quantization, based on each Gaussian's global significance, further lowers bitwidth with minimal accuracy loss. LightGaussian achieves an average 15x compression rate while boosting FPS from 144 to 237 within the 3D-GS framework, enabling efficient complex scene representation on the Mip-NeRF 360 and Tank & Temple datasets. The proposed Gaussian pruning approach is also adaptable to other 3D representations (e.g., Scaffold-GS), demonstrating strong generalization capabilities.