GSCV++: Lightweight 3D Gaussian Splatting Sequence Compression via Standard Video Codecs

📄 arXiv: 2611.05359v1 📥 PDF

作者: Qi Yang, Yingzhan Xu, Kai Zhang, Li Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-11-03

💡 一句话要点

提出GSCV++以实现轻量级3D高斯点云序列压缩

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

关键词: 3D高斯点云 视频编码 数据压缩 机器学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点云压缩方法在复杂度和硬件兼容性方面存在不足，难以满足工业需求。
  2. GSCV++通过能量自适应降维、基于先验的2D映射和内容感知压缩等技术，提供了一种高效的解决方案。
  3. 实验结果显示，GSCV++在生成2D特征图、编码和解码速度上均优于其他最优方法，且压缩效果显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了GSCV++，一个轻量级的3D高斯点云序列压缩管道，利用标准视频编码器满足工业界对低复杂度和硬件兼容性的需求。GSCV++在预处理、3D到2D映射和实际视频压缩配置方面进行了联合改进。首先，提出了能量自适应的帧间球谐函数替代电流降维方法，以生成紧凑且稳定的时间球谐函数特征空间。其次，设计了基于先验的Inter-MiniPLAS方法，以生成平滑的2D特征图。最后，开发了内容感知的广义压缩方法，利用非均匀位深分割生成坐标图，并引入编码单元大小选择以高效控制压缩复杂度。实验表明，GSCV++在内部和外部预测率失真上分别比现有最优方法提高了20%和60%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D高斯点云序列压缩方法在复杂度和硬件兼容性方面的不足，尤其是在工业应用中的适用性问题。

核心思路：GSCV++通过改进预处理、3D到2D映射和视频压缩配置，设计了一套轻量级的压缩管道，以降低计算复杂度并提高压缩效率。

技术框架：GSCV++的整体架构包括三个主要模块：能量自适应的帧间球谐函数降维、基于先验的2D特征图生成和内容感知的广义压缩。每个模块都针对特定的技术挑战进行了优化。

关键创新：GSCV++的主要创新在于引入了能量自适应降维和基于先验的映射方法，这些方法有效减少了冗余信息并提高了2D特征图的质量，使其更适合视频编码。

关键设计：在设计中，采用了非均匀位深分割生成坐标图，并通过选择合适的编码单元大小来控制压缩复杂度，确保了压缩过程的高效性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，属于未知内容。

📊 实验亮点

实验结果表明，GSCV++在内部和外部预测率失真上分别比现有最优方法提高了20%和60%。此外，GSCV++在2D特征图生成、编码和解码速度上也显著快于其他最优方法，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

GSCV++的研究成果在视频编码、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用潜力。其轻量级的特性使得在资源受限的设备上也能实现高效的3D数据处理，推动了相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents GSCV++, a lightweight pipeline for 3D {G}aussian {S}platting (GS) sequences {C}ompression with standard {V}ideo codecs. To meet the requirements of low-complexity and hardware compatibility from the industry, GSCV++ jointly improves preprocessing, 3D-to-2D mapping, and practical video compression configuration of GS compression. First, for preprocessing, energy-adaptive inter-frame spherical harmonic (SH) alternative current (AC) dimensionality reduction (EA-SHDR) is proposed to produces a compact and stable temporal SH AC feature space. It can reduce the data volume of following mapping and practical compression, as well as less complexity while eliminating redundant information. Second, for 3D-to-2D mapping, prior-based Inter-MiniPLAS (P-MiniPLAS) is designed to generate smooth 2D feature maps through prior-based weighting factor inference and small scale remapping. Compared with vanilla Parallel Linear Assignment Sorting (PLAS) and Morton scan, P-MiniPLAS ensures the generated 2D maps are more suitable for the video codec while maintaining a low level of computational complexity. Third, for practical compression, content-aware generalized compression (CA-GC) is developed to use a non-uniform bit-depth split for coordinate map generation, and a coding unit size selection is introduced for efficient compression complexity control, which fully exploits the performance of video codecs without involving normative changes. Experiments demonstrate that GSCV++ reports over 20\% in intra- and 60\% in inter-prediction rate-distortion gains compared with state-of-the-art (SOTA) methods. GSCV++ also achieves faster 2D map generation, encoding, and decoding than other SOTA methods using the same type of video codecs. Ablation studies verify the effectiveness and robustness of the proposed modules and provide insights for subsequent research.