SPC-NeRF: Spatial Predictive Compression for Voxel Based Radiance Field

📄 arXiv: 2402.16366v1 📥 PDF

作者: Zetian Song, Wenhong Duan, Yuhuai Zhang, Shiqi Wang, Siwei Ma, Wen Gao

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-02-26

💡 一句话要点

提出SPC-NeRF以解决EVG压缩效率低下问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 显式体素网格 空间预测编码 压缩技术 神经辐射场 三维场景数据 计算机图形学 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有的显式体素网格（EVG）表示方法在存储和传输上效率低下，导致巨大的内存开销。
  2. SPC-NeRF框架通过引入空间预测编码，充分利用体素之间的空间相关性，从而提高压缩效率。
  3. 实验结果显示，SPC-NeRF在多个数据集上相比于VQRF方法实现了32%的比特节省，且训练时间相当。

📝 摘要（中文）

本论文提出了一种名为SPC-NeRF的新框架，通过空间预测编码技术来优化显式体素网格（EVG）的压缩性能。现有的EVG压缩方法主要依赖于神经网络压缩技术，如剪枝和量化，未能充分利用体素之间的空间相关性。SPC-NeRF通过有效去除空间冗余，提高了压缩性能，并设计了新的损失函数以联合优化压缩比和失真。实验结果表明，该方法在多个代表性测试数据集上相比于最先进的VQRF方法实现了32%的比特节省，同时训练时间相当。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决显式体素网格（EVG）在存储和传输过程中的低效问题，现有的压缩方法未能充分利用体素间的空间相关性，导致压缩性能不足。

核心思路：SPC-NeRF框架的核心思想是引入空间预测编码技术，通过建模体素间的空间冗余，显著提高压缩性能。该方法通过优化压缩比和失真，达到更高的编码效率。

技术框架：SPC-NeRF的整体架构包括数据预处理、空间预测编码模块和损失函数设计。首先对体素数据进行预处理，然后利用空间预测编码去除冗余，最后通过优化损失函数实现高效压缩。

关键创新：SPC-NeRF的主要创新在于引入空间预测编码技术，区别于传统的剪枝和量化方法，能够更有效地处理体素间的空间相关性，从而提升压缩效果。

关键设计：在损失函数设计上，SPC-NeRF采用了一种新颖的形式，能够同时优化压缩比和失真。此外，框架中还涉及到关键的参数设置，以确保压缩过程的高效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个代表性测试数据集上，SPC-NeRF相比于最先进的VQRF方法实现了32%的比特节省，显示出显著的性能提升。同时，训练时间与VQRF相当，表明该方法在效率和效果上的良好平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域，尤其是在需要高效存储和传输三维场景数据的场合。SPC-NeRF的高效压缩能力将推动这些领域的发展，降低存储成本，提高用户体验。

📄 摘要（原文）

Representing the Neural Radiance Field (NeRF) with the explicit voxel grid (EVG) is a promising direction for improving NeRFs. However, the EVG representation is not efficient for storage and transmission because of the terrific memory cost. Current methods for compressing EVG mainly inherit the methods designed for neural network compression, such as pruning and quantization, which do not take full advantage of the spatial correlation of voxels. Inspired by prosperous digital image compression techniques, this paper proposes SPC-NeRF, a novel framework applying spatial predictive coding in EVG compression. The proposed framework can remove spatial redundancy efficiently for better compression performance.Moreover, we model the bitrate and design a novel form of the loss function, where we can jointly optimize compression ratio and distortion to achieve higher coding efficiency. Extensive experiments demonstrate that our method can achieve 32% bit saving compared to the state-of-the-art method VQRF on multiple representative test datasets, with comparable training time.