GaussianForest: Hierarchical-Hybrid 3D Gaussian Splatting for Compressed Scene Modeling
作者: Fengyi Zhang, Yadan Luo, Tianjun Zhang, Lin Zhang, Zi Huang
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2024-06-13 (更新: 2024-08-08)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出GaussianForest，通过分层混合高斯表示压缩场景模型，显著降低存储需求。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 新视角合成 场景建模 压缩算法 分层表示
📋 核心要点
- 3D高斯溅射在高质量和高速度的新视角合成中表现出色，但其显式和非结构化的特性导致存储需求巨大。
- GaussianForest通过分层混合高斯表示，在兄弟高斯间共享隐式属性，减少参数量，并自适应调整高斯数量。
- 实验表明，GaussianForest在保持渲染速度和质量的同时，实现了超过10倍的压缩率，提升了场景建模效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为GaussianForest的建模框架，用于解决3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）中场景表示的存储挑战。该方法将场景分层表示为混合3D高斯的森林。每个混合高斯保留其独特的显式属性，并与其兄弟高斯共享隐式属性，从而以显著更少的变量优化参数化。此外，还设计了自适应增长和剪枝策略，以确保复杂区域的详细表示，并显著减少所需高斯的数量。实验结果表明，GaussianForest不仅保持了相当的速度和质量，而且实现了超过10倍的压缩率，标志着高效场景建模的重大进展。
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射虽然在渲染质量和速度上表现出色，但其基于点的显式表示方法导致场景模型体积庞大，存储成本高昂，限制了其在资源受限环境中的应用。现有方法缺乏有效的压缩手段，难以在存储效率和渲染性能之间取得平衡。
核心思路：GaussianForest的核心在于利用场景中相邻高斯分布的相似性，通过分层结构和隐式属性共享来减少参数冗余。将场景表示为高斯森林，每个高斯节点既有独立的显式属性，又与其兄弟节点共享隐式属性，从而在保证表达能力的同时，显著降低参数量。
技术框架：GaussianForest的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化：使用传统3D高斯溅射方法初始化场景；2) 分层构建：将高斯分布组织成树状结构，形成高斯森林；3) 混合表示：每个高斯节点采用混合表示，包含显式属性和隐式属性，隐式属性在兄弟节点间共享；4) 自适应调整：根据场景复杂度，动态调整高斯数量，包括增长和剪枝策略；5) 渲染：基于优化后的高斯森林进行新视角渲染。
关键创新：GaussianForest的关键创新在于分层混合高斯表示。与传统的3D高斯溅射相比，它不是独立地存储每个高斯分布的所有参数，而是通过分层结构和隐式属性共享，减少了参数冗余。这种方法在保证渲染质量的同时，显著降低了存储需求。与基于体素或神经辐射场的压缩方法相比，GaussianForest保留了3D高斯溅射的快速渲染优势。
关键设计：GaussianForest的关键设计包括：1) 隐式属性共享策略：定义哪些属性可以共享，以及如何共享，例如可以使用神经网络预测共享属性；2) 自适应增长策略：在高斯密度不足的区域，分裂高斯节点，增加细节；3) 自适应剪枝策略：在高斯密度过高的区域，合并高斯节点，减少冗余；4) 损失函数：除了传统的渲染损失外，还可以加入正则化项，鼓励隐式属性的共享。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GaussianForest在保持与原始3D高斯溅射相当的渲染质量和速度的前提下，实现了超过10倍的压缩率。在多个benchmark数据集上，GaussianForest在PSNR、SSIM等指标上与原始方法持平，但模型大小显著减小，证明了其高效的场景建模能力。
🎯 应用场景
GaussianForest在各种需要高效场景建模和新视角合成的领域具有广泛的应用前景，例如：移动设备的AR/VR应用、自动驾驶中的环境感知、机器人导航与地图构建、以及大规模场景的快速渲染和存储。该方法能够降低存储和传输成本，提高实时渲染性能，加速相关技术的普及。
📄 摘要（原文）
The field of novel-view synthesis has recently witnessed the emergence of 3D Gaussian Splatting, which represents scenes in a point-based manner and renders through rasterization. This methodology, in contrast to Radiance Fields that rely on ray tracing, demonstrates superior rendering quality and speed. However, the explicit and unstructured nature of 3D Gaussians poses a significant storage challenge, impeding its broader application. To address this challenge, we introduce the Gaussian-Forest modeling framework, which hierarchically represents a scene as a forest of hybrid 3D Gaussians. Each hybrid Gaussian retains its unique explicit attributes while sharing implicit ones with its sibling Gaussians, thus optimizing parameterization with significantly fewer variables. Moreover, adaptive growth and pruning strategies are designed, ensuring detailed representation in complex regions and a notable reduction in the number of required Gaussians. Extensive experiments demonstrate that Gaussian-Forest not only maintains comparable speed and quality but also achieves a compression rate surpassing 10 times, marking a significant advancement in efficient scene modeling. Codes will be available at https://github.com/Xian-Bei/GaussianForest.