KISS-GS: 3D Gaussian Splatting Compression Kept Simple
作者: Wieland Morgenstern, Friedrich Elias Branschke, Florian Fleischmann, Adrian Szatmari, Paul Schlack, Florian Barthel, Peter Eisert, Anna Hilsmann
分类: cs.CV
发布日期: 2026-08-27
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出KISS-GS以简化3D高斯点云压缩问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯点云 场景重建 数据压缩 模块化设计 编码技术 虚拟现实 增强现实
📋 核心要点
- 现有的3D高斯点云压缩方法复杂，导致增益来源不明确，且难以在训练管道中重用组件。
- KISS-GS通过模块化设计，将压缩过程与训练解耦，采用先进的修剪和编码技术，简化了压缩流程。
- 实验结果表明，KISS-GS在标准3DGS基准测试中实现了85倍至319倍的场景体积压缩，显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
3D高斯点云重建（3DGS）已成为常见技术，但其未压缩文件体积庞大，部署困难。现有的3DGS压缩系统结合多种策略，导致增益来源不明确且组件重用受限。为此，本文提出KISS-GS，一个模块化压缩管道，旨在将压缩与训练完全解耦。通过结合先进的修剪方案，KISS-GS能够将场景体积减少15.7倍，并采用一种图像基础格式进行编码，进一步减少场景体积6.6倍。可选的编码感知微调可实现额外的2.2倍压缩。整体上，该方法在标准3DGS基准测试中实现了85倍至319倍的压缩，设定了新的现实场景基准，超越了紧密集成的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决3D高斯点云重建中未压缩文件体积庞大、部署困难的问题。现有方法的复杂性使得增益来源不明确，且组件重用受限。
核心思路：KISS-GS的核心思想是通过模块化设计，将压缩过程与训练完全解耦，从而简化压缩流程并提高透明度。
技术框架：KISS-GS的整体架构包括三个主要阶段：首先，通过先进的修剪方案对3DGS场景进行压缩；其次，采用图像基础格式进行编码；最后，进行可选的编码感知微调。
关键创新：本文的主要创新在于提出了SOG-XT格式，包含自组织2D代码本和并行代表分配平滑（PRAS），使得2D属性网格更易于编码。这一设计与现有方法的本质区别在于其模块化和简化的压缩流程。
关键设计：在关键设计方面，KISS-GS使用了多种先进的修剪方案，并通过对称的四元数和尺度参数化来优化2D属性网格的编码，确保了高效的压缩效果。具体的参数设置和损失函数设计在论文中有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
KISS-GS在标准3DGS基准测试中实现了85倍至319倍的场景体积压缩，显著优于现有方法，且通过可选的编码感知微调实现了额外的2.2倍压缩。该方法的解码依赖于网络原生图像格式，确保了广泛的兼容性。
🎯 应用场景
KISS-GS的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在虚拟现实、增强现实和计算机图形学等需要高效场景重建的领域。其模块化设计使得未来可以与新兴技术结合，进一步提升压缩效率和重建质量。
📄 摘要（原文）
Scene reconstruction with 3D Gaussian Splatting (3DGS) has become common, however deployment remains painful as the uncompressed file sizes can be massive. Current 3DGS compression systems combine multiple strategies for file size reduction, which can obscure where gains come from and limit component reuse across training pipelines. To make the gains more transparent, we propose KISS-GS, a modular compression pipeline named after the principle of keeping things simple, designed to decouple compression entirely from training. Given a 3DGS scene reconstructed with vanilla 3DGS, we are able to reduce it through compaction by 15.7x using a combination of state-of-the-art pruning schemes. Then we encode it into an image-based format designed for simple, ubiquitous decoding. With the SOG-XT format, we propose a novel extension to Self-Organizing Gaussians with two main contributions: (i) Self-organizing 2D Codebooks and (ii) Parallel Representative Assignment Smoothing (PRAS), which leverages the symmetry of quaternion and scale parameterizations to produce 2D attribute grids more amenable to encoding. This encoding reduces scene size by 6.6x. We show that optional encoding-aware fine-tuning yields a further 2.2x. Across standard 3DGS benchmarks, our simple and modular approach thus achieves a total of 85x to 319x reductions in the size of the scene over uncompressed vanilla 3DGS, setting new benchmarks for real-world scenes and surpassing tightly integrated methods in rate-distortion. Decoding relies solely on web-native image formats, and the modular design makes each stage easy to combine with future advances in reconstruction and compaction. Code and project page: https://fraunhoferhhi.github.io/KISS-GS/