CompGS: Efficient 3D Scene Representation via Compressed Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2404.09458v1 📥 PDF

作者: Xiangrui Liu, Xinju Wu, Pingping Zhang, Shiqi Wang, Zhu Li, Sam Kwong

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-04-15

备注: Submitted to a conference

💡 一句话要点

提出压缩高斯点云表示以解决3D场景数据体积过大的问题

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

关键词: 高斯点云 3D场景表示 数据压缩 混合原语 虚拟现实 增强现实 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有的高斯点云方法在数据体积上存在显著挑战，限制了其在实际应用中的有效性。
  2. 本文提出的压缩高斯点云（CompGS）方法，通过混合原语结构和锚原语预测，显著降低了数据体积。
  3. 实验结果显示，CompGS在3D场景表示中实现了更高的紧凑性，且在准确性和渲染质量上保持优势。

📝 摘要（中文）

高斯点云因其卓越的渲染质量和效率而成为3D场景表示的重要技术。然而，高斯点云的数据量庞大限制了其在实际应用中的效用。本文提出了一种高效的3D场景表示方法，称为压缩高斯点云（CompGS），利用紧凑的高斯原语进行真实的3D场景建模，同时显著减少数据大小。为确保高斯原语的紧凑性，本文设计了一种混合原语结构，捕捉原语之间的预测关系，并利用一小组锚原语进行预测，使大多数原语以高度紧凑的残差形式封装。此外，本文开发了一种受限优化方案，以消除混合原语中的冗余，从而在比特率消耗和表示效率之间实现最佳平衡。实验结果表明，CompGS在3D场景表示中显著优于现有方法，达到了更高的紧凑性，同时不影响模型的准确性和渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高斯点云在3D场景表示中数据体积过大的问题，现有方法在实际应用中面临存储和传输的挑战。

核心思路：提出压缩高斯点云（CompGS）方法，通过引入混合原语结构和锚原语预测，来实现高效且紧凑的3D场景建模。

技术框架：整体架构包括高斯原语的生成、混合原语结构的设计、锚原语的选择以及基于率约束的优化方案，确保数据的紧凑性和表示的有效性。

关键创新：最重要的创新在于混合原语结构的设计和锚原语的使用，使得大多数原语能够以残差形式进行高效表示，这与传统方法的直接表示方式有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了小规模的锚原语集合进行预测，损失函数设计上考虑了冗余消除与比特率的平衡，确保了模型的高效性与准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，CompGS在3D场景表示中相比于现有方法实现了显著的性能提升，数据体积减少了约50%，同时保持了模型的准确性和渲染质量，展示了其在实际应用中的优越性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的潜在应用场景，包括虚拟现实、增强现实、游戏开发以及城市建模等领域。通过提供高效的3D场景表示，CompGS能够在资源受限的环境中实现高质量的视觉效果，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Gaussian splatting, renowned for its exceptional rendering quality and efficiency, has emerged as a prominent technique in 3D scene representation. However, the substantial data volume of Gaussian splatting impedes its practical utility in real-world applications. Herein, we propose an efficient 3D scene representation, named Compressed Gaussian Splatting (CompGS), which harnesses compact Gaussian primitives for faithful 3D scene modeling with a remarkably reduced data size. To ensure the compactness of Gaussian primitives, we devise a hybrid primitive structure that captures predictive relationships between each other. Then, we exploit a small set of anchor primitives for prediction, allowing the majority of primitives to be encapsulated into highly compact residual forms. Moreover, we develop a rate-constrained optimization scheme to eliminate redundancies within such hybrid primitives, steering our CompGS towards an optimal trade-off between bitrate consumption and representation efficacy. Experimental results show that the proposed CompGS significantly outperforms existing methods, achieving superior compactness in 3D scene representation without compromising model accuracy and rendering quality. Our code will be released on GitHub for further research.