Leveraging Learned Image Prior for 3D Gaussian Compression

📄 arXiv: 2510.14705v1 📥 PDF

作者: Seungjoo Shin, Jaesik Park, Sunghyun Cho

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-16

备注: Accepted to ICCV 2025 Workshop on ECLR

💡 一句话要点

利用图像先验知识提升3D高斯压缩率与渲染质量

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

关键词: 3D高斯溅射 压缩 图像先验 率失真优化 渲染质量 深度学习 神经渲染

📋 核心要点

  1. 现有3DGS压缩方法在率失真权衡方面存在瓶颈，缺乏有效的先验知识利用。
  2. 提出利用学习到的图像先验来恢复压缩造成的质量损失，并细化压缩后的高斯表示。
  3. 实验表明，该框架在率失真性能上优于现有方法，并能以更小的存储空间实现更高的渲染质量。

📝 摘要（中文）

针对3D高斯溅射(3DGS)的压缩技术旨在最小化3D高斯的存储开销，同时保持高质量的渲染效果。尽管存储缩减效果显著，但缺乏学习到的先验知识限制了3DGS压缩任务在率失真权衡方面的进一步提升。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的3DGS压缩框架，该框架利用学习到的图像先验的强大表征能力来恢复压缩引起的质量下降。我们的恢复网络建立在初始压缩的高斯基础上，有效地建模了降级高斯和原始高斯之间图像空间中的压缩伪影。为了提高率失真性能，我们将粗糙的渲染残差作为辅助信息提供给恢复网络。通过利用恢复图像的监督，压缩后的高斯得到细化，从而产生具有增强渲染性能的高度紧凑的表示。我们的框架被设计为与现有的高斯压缩方法兼容，使其广泛适用于不同的基线。大量的实验验证了我们框架的有效性，证明了其卓越的率失真性能，并在需要更少存储空间的同时，优于最先进的3DGS压缩方法的渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射(3DGS)压缩方法虽然能有效减少存储空间，但在率失真权衡方面存在局限性。主要痛点在于缺乏对压缩过程中引入的伪影进行有效建模和补偿的机制，导致渲染质量受损。

核心思路：论文的核心思路是利用学习到的图像先验知识，构建一个恢复网络，该网络能够学习并消除压缩伪影，从而提升渲染质量。通过将压缩后的高斯参数作为输入，并结合渲染残差作为辅助信息，网络能够预测原始高斯对应的图像，进而优化压缩后的高斯参数。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用现有的3DGS压缩方法对原始3D高斯场景进行压缩。2) 将压缩后的高斯参数输入到恢复网络中。3) 将粗糙的渲染残差（即压缩前后渲染图像的差异）作为辅助信息输入到恢复网络。4) 恢复网络预测原始高斯对应的图像。5) 利用恢复的图像作为监督信号，对压缩后的高斯参数进行优化。

关键创新：最重要的创新点在于将学习到的图像先验知识引入到3DGS压缩框架中。与传统方法不同，该方法不是直接优化压缩算法本身，而是通过后处理的方式，利用深度学习模型来恢复压缩造成的质量损失。这种方法具有很强的通用性，可以与现有的各种3DGS压缩算法相结合。

关键设计：恢复网络的设计是关键。具体来说，网络结构可能采用U-Net或类似的编解码器结构，以充分利用上下文信息。损失函数可能包含像素级别的L1或L2损失，以及感知损失或对抗损失，以提升恢复图像的视觉质量。渲染残差作为辅助信息的引入，可以帮助网络更好地理解压缩伪影的分布，从而提升恢复效果。此外，对压缩后的高斯参数进行优化的方式也需要仔细设计，例如可以使用梯度下降法，并结合特定的正则化项，以防止过拟合。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在率失真性能上显著优于现有的3DGS压缩方法。具体来说，在相同的存储空间下，该方法能够实现更高的渲染质量，例如PSNR指标提升了X dB，SSIM指标提升了Y%。此外，该方法还具有良好的通用性，可以与不同的3DGS压缩算法相结合，进一步提升压缩效果。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、自动驾驶等领域。通过更高效地压缩3D场景数据，可以降低存储和传输成本，提升用户体验。例如，在VR/AR应用中，可以实现更逼真、更流畅的场景渲染，而无需消耗大量的计算资源和存储空间。未来，该技术有望推动3D内容的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Compression techniques for 3D Gaussian Splatting (3DGS) have recently achieved considerable success in minimizing storage overhead for 3D Gaussians while preserving high rendering quality. Despite the impressive storage reduction, the lack of learned priors restricts further advances in the rate-distortion trade-off for 3DGS compression tasks. To address this, we introduce a novel 3DGS compression framework that leverages the powerful representational capacity of learned image priors to recover compression-induced quality degradation. Built upon initially compressed Gaussians, our restoration network effectively models the compression artifacts in the image space between degraded and original Gaussians. To enhance the rate-distortion performance, we provide coarse rendering residuals into the restoration network as side information. By leveraging the supervision of restored images, the compressed Gaussians are refined, resulting in a highly compact representation with enhanced rendering performance. Our framework is designed to be compatible with existing Gaussian compression methods, making it broadly applicable across different baselines. Extensive experiments validate the effectiveness of our framework, demonstrating superior rate-distortion performance and outperforming the rendering quality of state-of-the-art 3DGS compression methods while requiring substantially less storage.