EntropyGS: An Efficient Entropy Coding on 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2508.10227v1 📥 PDF

作者: Yuning Huang, Jiahao Pang, Fengqing Zhu, Dong Tian

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出EntropyGS以高效编码3D Gaussian Splatting数据

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

关键词: 3D视图合成 高斯分布 熵编码 数据压缩 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 现有的3D Gaussian Splatting方法在高效存储和传输上存在挑战，导致压缩需求迫切。
  2. 论文提出EntropyGS，通过对高斯属性的统计分析，设计了一种高效的熵编码方法。
  3. 实验结果表明，EntropyGS在基准数据集上实现了约30倍的比特率降低，同时保持了相似的渲染质量。

📝 摘要（中文）

随着新兴的视图合成方法，3D Gaussian Splatting（3DGS）展现出快速训练和渲染的优势，且视觉质量优越。然而，3DGS的高效存储、传输和压缩变得必要。本文通过对3DGS高斯属性的相关性和统计分析，发现球谐AC属性遵循拉普拉斯分布，而高斯混合分布可近似旋转、缩放和不透明度。基于此，提出了一种因子化和参数化的熵编码方法EntropyGS，能够在保持渲染质量的同时，实现约30倍的比特率降低，并具备快速的编码和解码时间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D Gaussian Splatting（3DGS）在存储和传输过程中的高效编码问题。现有方法通常将高斯创建和视图渲染分开，导致压缩需求未得到有效满足。

核心思路：论文的核心思路是通过对3DGS高斯属性进行深入的统计分析，发现其属性分布特征，从而设计出一种新的熵编码方法EntropyGS，以提高编码效率。

技术框架：EntropyGS的整体架构包括高斯属性的分布参数估计、适应性量化和熵编码三个主要模块。首先，对每个高斯属性进行统计分析，估计其分布参数，然后根据属性类型进行适应性量化，最后进行熵编码。

关键创新：EntropyGS的主要创新在于发现球谐AC属性遵循拉普拉斯分布，并利用这一特性进行高效编码。这一方法与现有的编码技术相比，显著提高了编码效率和渲染质量的平衡。

关键设计：在EntropyGS中，关键的参数设置包括对高斯属性的分布参数的估计和适应性量化策略。此外，编码过程中采用了针对不同属性类型的量化方法，以优化编码性能。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，EntropyGS在多个基准数据集上实现了约30倍的比特率降低，同时保持了与输入3DGS数据相似的渲染质量。这一显著的性能提升表明EntropyGS在高效编码方面的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域，能够为实时渲染和高效数据传输提供支持。EntropyGS的高效编码能力将促进3D内容的广泛应用，提升用户体验，并推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

As an emerging novel view synthesis approach, 3D Gaussian Splatting (3DGS) demonstrates fast training/rendering with superior visual quality. The two tasks of 3DGS, Gaussian creation and view rendering, are typically separated over time or devices, and thus storage/transmission and finally compression of 3DGS Gaussians become necessary. We begin with a correlation and statistical analysis of 3DGS Gaussian attributes. An inspiring finding in this work reveals that spherical harmonic AC attributes precisely follow Laplace distributions, while mixtures of Gaussian distributions can approximate rotation, scaling, and opacity. Additionally, harmonic AC attributes manifest weak correlations with other attributes except for inherited correlations from a color space. A factorized and parameterized entropy coding method, EntropyGS, is hereinafter proposed. During encoding, distribution parameters of each Gaussian attribute are estimated to assist their entropy coding. The quantization for entropy coding is adaptively performed according to Gaussian attribute types. EntropyGS demonstrates about 30x rate reduction on benchmark datasets while maintaining similar rendering quality compared to input 3DGS data, with a fast encoding and decoding time.