Splatwizard: A Benchmark Toolkit for 3D Gaussian Splatting Compression

📄 arXiv: 2512.24742v1 📥 PDF

作者: Xiang Liu, Yimin Zhou, Jinxiang Wang, Yujun Huang, Shuzhao Xie, Shiyu Qin, Mingyao Hong, Jiawei Li, Yaowei Wang, Zhi Wang, Shu-Tao Xia, Bin Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Splatwizard：用于3D高斯溅射压缩的综合基准测试工具包

🎯 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 基准测试 新视角合成 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有3DGS压缩基准缺乏全面评估指标，难以充分衡量渲染速度、率失真和几何精度等关键特性。
  2. Splatwizard提供统一框架，简化3DGS压缩模型实现，集成先进技术，并自动化关键性能指标的计算。
  3. Splatwizard集成了图像质量、几何精度、渲染速度和资源消耗等指标，为3DGS压缩提供全面评估。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射（3DGS）的出现标志着实时新视角合成的重大突破。然而，基于3DGS算法的快速普及，对标准化和全面的评估工具产生了迫切需求，特别是对于压缩任务。现有的基准测试通常缺乏必要的特定指标，无法全面评估不同方法的独特特征，例如渲染速度、率失真权衡、内存效率和几何精度。为了解决这一差距，我们推出了Splatwizard，这是一个专门为3DGS压缩模型基准测试而设计的统一基准测试工具包。Splatwizard提供了一个易于使用的框架来实现新的3DGS压缩模型，并利用先前工作提出的最先进技术。此外，该框架还包含一个集成的pipeline，可以自动计算关键性能指标，包括基于图像的质量指标、重建网格的倒角距离、渲染帧速率和计算资源消耗。代码可在https://github.com/splatwizard/splatwizard获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D高斯溅射（3DGS）压缩算法缺乏标准化和全面评估工具的问题。现有基准测试无法充分评估不同压缩方法在渲染速度、率失真权衡、内存效率和几何精度等方面的性能，导致难以公平比较和选择最佳压缩方案。

核心思路：Splatwizard的核心思路是构建一个统一的、易于使用的基准测试工具包，该工具包能够自动化地评估3DGS压缩模型的各项关键性能指标。通过提供标准化的评估流程和全面的性能指标，Splatwizard旨在促进3DGS压缩算法的公平比较和快速发展。

技术框架：Splatwizard包含以下主要模块：1) 模型实现框架：提供易于使用的接口，方便用户实现和集成新的3DGS压缩模型。2) 性能评估pipeline：自动化计算关键性能指标，包括图像质量指标（如PSNR、SSIM）、几何精度指标（如倒角距离）、渲染帧速率和计算资源消耗。3) 数据集管理：支持常用的3DGS数据集，并提供数据预处理和加载功能。4) 结果可视化：提供清晰直观的性能报告和可视化工具，方便用户分析和比较不同压缩模型的性能。

关键创新：Splatwizard的关键创新在于其统一性和全面性。它不仅提供了一个易于使用的模型实现框架，还集成了多种性能评估指标，涵盖了图像质量、几何精度、渲染速度和资源消耗等多个方面。此外，Splatwizard还提供了自动化的评估pipeline和清晰直观的结果可视化工具，大大简化了3DGS压缩算法的评估流程。

关键设计：Splatwizard的关键设计包括：1) 模块化的架构，方便用户扩展和定制。2) 标准化的评估流程，确保评估结果的可重复性和可比性。3) 多种性能指标的集成，全面评估压缩模型的性能。4) 易于使用的API和文档，降低用户的使用门槛。具体参数设置、损失函数和网络结构取决于用户实现的具体压缩模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Splatwizard提供了一个全面的评估框架，能够自动化计算图像质量（PSNR、SSIM）、几何精度（倒角距离）、渲染帧速率和计算资源消耗等关键指标。通过Splatwizard，研究人员可以更方便地比较不同的3DGS压缩算法，并选择最适合特定应用场景的方案。该工具包的开源发布将促进3DGS压缩领域的研究和发展。

🎯 应用场景

Splatwizard可广泛应用于虚拟现实、增强现实、自动驾驶、游戏开发等领域。通过提供标准化的评估工具，Splatwizard能够帮助研究人员和开发人员快速评估和选择最佳的3DGS压缩算法，从而提高渲染效率、降低存储成本，并最终提升用户体验。未来，Splatwizard有望成为3DGS压缩领域的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

The recent advent of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has marked a significant breakthrough in real-time novel view synthesis. However, the rapid proliferation of 3DGS-based algorithms has created a pressing need for standardized and comprehensive evaluation tools, especially for compression task. Existing benchmarks often lack the specific metrics necessary to holistically assess the unique characteristics of different methods, such as rendering speed, rate distortion trade-offs memory efficiency, and geometric accuracy. To address this gap, we introduce Splatwizard, a unified benchmark toolkit designed specifically for benchmarking 3DGS compression models. Splatwizard provides an easy-to-use framework to implement new 3DGS compression model and utilize state-of-the-art techniques proposed by previous work. Besides, an integrated pipeline that automates the calculation of key performance indicators, including image-based quality metrics, chamfer distance of reconstruct mesh, rendering frame rates, and computational resource consumption is included in the framework as well. Code is available at https://github.com/splatwizard/splatwizard