LLM-PCGC: Large Language Model-based Point Cloud Geometry Compression
作者: Yuqi Ye, Wei Gao
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-08-16
💡 一句话要点
提出基于大语言模型（LLM）的点云几何压缩方法LLM-PCGC，显著提升压缩性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 点云压缩 大语言模型 几何压缩 跨模态学习 无损压缩
📋 核心要点
- 现有PCGC方法难以建立与复杂3D数据结构一致的鲁棒上下文模型，限制了压缩性能。
- 利用LLM强大的生成和压缩能力，无需文本描述或对齐操作，直接压缩点云几何信息。
- 实验结果表明，LLM-PCGC在比特率上显著优于G-PCC参考软件和现有最佳学习方法。
📝 摘要（中文）
本文探索了使用大语言模型（LLM）进行压缩任务的潜力，重点关注无损点云几何压缩（PCGC）实验。直接将LLM应用于PCGC任务面临一些重大挑战，例如LLM难以理解点云结构，以及通过文本描述弥合文本和点云之间的差距非常困难，特别是对于大型复杂和小而不规则的点云。为了解决这些问题，本文提出了一种新的架构，即基于大语言模型的点云几何压缩（LLM-PCGC）方法，该方法使用LLM来压缩点云几何信息，无需任何文本描述或对齐操作。通过利用不同的跨模态表示对齐和语义一致性自适应技术，包括聚类、K-tree、token映射不变性和低秩自适应（LoRA），所提出的方法可以将LLM转化为点云的压缩器/生成器。据我们所知，这是第一个采用LLM作为点云数据压缩器的结构。实验表明，LLM-PCGC明显优于其他现有方法，与MPEG基于几何的点云压缩（G-PCC）标准的参考软件相比，比特率降低了-40.213%，与最先进的基于学习的方法相比，比特率降低了-2.267%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决点云几何压缩（PCGC）问题。现有方法，特别是传统的基于几何的方法，难以捕捉复杂3D数据结构中的上下文信息，导致压缩效率不高。此外，直接将LLM应用于PCGC任务时，LLM难以理解点云的几何结构，并且难以通过文本描述来桥接文本和点云之间的差距，尤其是在处理大型复杂或小型无定形点云时。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM强大的压缩和生成能力，将其直接应用于点云几何数据的压缩，而无需依赖中间的文本描述。通过特定的适配技术，使LLM能够理解和处理点云数据，从而实现高效的压缩。这种方法避免了文本描述可能带来的信息损失，并充分利用了LLM的潜力。
技术框架：LLM-PCGC的整体框架包括以下几个关键模块：1) 点云预处理：使用聚类和K-tree等方法对点云进行组织和结构化。2) Token映射：将点云数据映射到LLM可以处理的token序列，并保持token映射的不变性。3) LLM压缩/生成：利用LLM对token序列进行压缩和解压缩。4) 低秩自适应（LoRA）：使用LoRA对LLM进行微调，使其更好地适应点云数据。
关键创新：该方法最关键的创新在于直接将LLM应用于点云几何压缩，而无需任何文本描述或对齐操作。通过引入跨模态表示对齐和语义一致性自适应技术，克服了LLM难以理解点云结构的难题。这是首次尝试将LLM作为点云数据的压缩器。
关键设计：论文中几个关键的设计包括：1) 使用聚类和K-tree来组织点云数据，以便更好地提取几何特征。2) 设计了一种token映射方法，将点云数据转换为LLM可以处理的token序列，并保持token映射的不变性。3) 使用LoRA对LLM进行微调，使其更好地适应点云数据，并提高压缩性能。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM-PCGC方法在点云几何压缩方面取得了显著的性能提升。与MPEG G-PCC标准的参考软件相比，LLM-PCGC实现了-40.213%的比特率降低。与当前最先进的基于学习的方法相比，LLM-PCGC也实现了-2.267%的比特率降低，证明了该方法在点云压缩方面的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高效点云数据存储和传输的领域，例如自动驾驶、三维地图、虚拟现实、增强现实、机器人导航和遥感等。通过提高点云数据的压缩效率，可以降低存储成本、减少传输带宽需求，并促进这些技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
The key to effective point cloud compression is to obtain a robust context model consistent with complex 3D data structures. Recently, the advancement of large language models (LLMs) has highlighted their capabilities not only as powerful generators for in-context learning and generation but also as effective compressors. These dual attributes of LLMs make them particularly well-suited to meet the demands of data compression. Therefore, this paper explores the potential of using LLM for compression tasks, focusing on lossless point cloud geometry compression (PCGC) experiments. However, applying LLM directly to PCGC tasks presents some significant challenges, i.e., LLM does not understand the structure of the point cloud well, and it is a difficult task to fill the gap between text and point cloud through text description, especially for large complicated and small shapeless point clouds. To address these problems, we introduce a novel architecture, namely the Large Language Model-based Point Cloud Geometry Compression (LLM-PCGC) method, using LLM to compress point cloud geometry information without any text description or aligning operation. By utilizing different adaptation techniques for cross-modality representation alignment and semantic consistency, including clustering, K-tree, token mapping invariance, and Low Rank Adaptation (LoRA), the proposed method can translate LLM to a compressor/generator for point cloud. To the best of our knowledge, this is the first structure to employ LLM as a compressor for point cloud data. Experiments demonstrate that the LLM-PCGC outperforms the other existing methods significantly, by achieving -40.213% bit rate reduction compared to the reference software of MPEG Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) standard, and by achieving -2.267% bit rate reduction compared to the state-of-the-art learning-based method.