LapisGS: Layered Progressive 3D Gaussian Splatting for Adaptive Streaming
作者: Yuang Shi, Géraldine Morin, Simone Gasparini, Wei Tsang Ooi
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2024-08-27 (更新: 2025-02-10)
备注: 3DV 2025; Project Page: https://yuang-ian.github.io/lapisgs/ ; Code: https://github.com/nus-vv-streams/lapis-gs
💡 一句话要点
提出LapisGS以解决XR环境下3D流媒体传输问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯点云 自适应流媒体 渐进式渲染 扩展现实 视觉保真度 动态不透明度优化 占用图
📋 核心要点
- 现有的3D高斯点云表示方法在带宽受限环境下难以有效适应，影响了XR应用的流媒体传输性能。
- LapisGS通过构建分层结构和动态不透明度优化，提供了一种支持自适应流媒体和渐进式渲染的3D表示方法。
- 实验结果显示，LapisGS在视觉保真度和模型紧凑性上均有显著提升，SSIM和LPIPS分别提高了50.71%和286.53%。
📝 摘要（中文）
随着扩展现实（XR）的兴起，3D在线世界的高效流媒体传输成为一项挑战，现有的3D高斯点云表示方法难以适应带宽受限的环境。本文提出了一种分层的3D高斯点云表示方法LapisGS，支持自适应流媒体和渐进式渲染。该方法构建了一个累积表示的分层结构，结合动态不透明度优化以保持视觉保真度，并利用占用图有效管理高斯点云。通过大量实验验证了该方法在视觉保真度与模型紧凑性之间的平衡，SSIM提升达到50.71%，LPIPS提升达到286.53%，且模型大小仅为原始的23%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在带宽受限环境下，现有3D高斯点云表示方法无法有效适应流媒体传输的挑战。这导致了视觉质量下降和传输效率低下的问题。
核心思路：LapisGS的核心思路是构建一个分层的3D高斯点云表示，通过动态不透明度优化来保持视觉保真度，并利用占用图来高效管理高斯点云，从而实现自适应流媒体和渐进式渲染。
技术框架：LapisGS的整体架构包括三个主要模块：分层结构构建、动态不透明度优化和占用图管理。首先，构建分层结构以实现累积表示；其次，优化不透明度以提升视觉质量；最后，利用占用图进行高效的高斯点云管理。
关键创新：LapisGS的主要创新在于其分层结构和动态不透明度优化的结合，这与传统的3D高斯点云表示方法有本质区别，后者通常缺乏对带宽变化的适应能力。
关键设计：在设计中，采用了动态不透明度优化算法，确保在不同带宽条件下仍能保持较高的视觉保真度。同时，使用占用图来有效管理高斯点云的分布，减少计算复杂度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LapisGS在视觉保真度方面取得了显著提升，SSIM指标提高了50.71%，LPIPS指标提升了286.53%。此外，该方法在模型大小上也表现出色，仅为原始模型的23%，展示了其在带宽适应性3D流媒体和渲染应用中的潜力。
🎯 应用场景
LapisGS在扩展现实（XR）应用中具有广泛的潜在应用场景，尤其是在需要实时流媒体传输的虚拟现实和增强现实环境中。其自适应流媒体特性能够显著提升用户体验，适应不同网络条件下的3D内容传输，未来可能推动更多高质量的3D在线交互应用的发展。
📄 摘要（原文）
The rise of Extended Reality (XR) requires efficient streaming of 3D online worlds, challenging current 3DGS representations to adapt to bandwidth-constrained environments. This paper proposes LapisGS, a layered 3DGS that supports adaptive streaming and progressive rendering. Our method constructs a layered structure for cumulative representation, incorporates dynamic opacity optimization to maintain visual fidelity, and utilizes occupancy maps to efficiently manage Gaussian splats. This proposed model offers a progressive representation supporting a continuous rendering quality adapted for bandwidth-aware streaming. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach in balancing visual fidelity with the compactness of the model, with up to 50.71% improvement in SSIM, 286.53% improvement in LPIPS with 23% of the original model size, and shows its potential for bandwidth-adapted 3D streaming and rendering applications.