Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting for Dynamic Scenes
作者: Saqib Javed, Ahmad Jarrar Khan, Corentin Dumery, Chen Zhao, Mathieu Salzmann
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-12-07 (更新: 2025-11-25)
备注: Accepted at British Machine Vision Conference (BMVC) 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出时间压缩3D高斯溅射(TC3DGS)，用于动态场景的实时渲染和高效存储。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 动态场景重建 3D高斯溅射 模型压缩 实时渲染 AR/VR Ramer-Douglas-Peucker算法 混合精度量化
📋 核心要点
- 现有动态3D高斯表示方法在处理复杂运动或长序列场景时，面临内存占用高、渲染效率低的挑战。
- TC3DGS通过时间相关性剪枝、梯度感知混合精度量化和轨迹插值，有效压缩动态3D高斯表示。
- 实验表明，TC3DGS在保持视觉质量的同时，实现了高达67倍的压缩率，显著提升了存储和渲染效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于动态场景的高保真重建的时间压缩3D高斯溅射(TC3DGS)方法。该方法旨在降低内存占用并提高渲染效率，以满足AR/VR、游戏和低功耗设备等实时应用的需求。TC3DGS通过选择性地剪枝时间相关性低的Gaussians，并采用梯度感知的混合精度量化来动态压缩Gaussian参数。此外，TC3DGS还利用改进的Ramer-Douglas-Peucker算法来插值Gaussian轨迹，从而进一步减少存储空间。实验结果表明，TC3DGS在视觉质量几乎没有下降的情况下，实现了高达67倍的压缩率。
🔬 方法详解
问题定义：现有动态场景重建方法，如动态3D高斯和4D高斯溅射，虽然能实现高保真重建，但计算和存储成本高昂，难以满足实时应用的需求，尤其是在处理复杂运动或长序列时。现有方法在轻量化实现方面有所进展，但压缩率和视觉质量之间难以平衡。
核心思路：TC3DGS的核心在于利用动态场景中高斯参数的时间相关性，通过选择性地移除不重要的或冗余的高斯，并对剩余高斯进行高效压缩，从而在不显著降低视觉质量的前提下，大幅降低存储需求和计算复杂度。该方法同时考虑了高斯的重要性（通过时间相关性）和参数的敏感性（通过梯度感知），以实现更有效的压缩。
技术框架：TC3DGS包含三个主要阶段：1) 时间相关性剪枝：根据高斯在时间上的重要性，移除对场景表示贡献较小的高斯。2) 梯度感知混合精度量化：根据高斯参数的梯度大小，动态地选择合适的量化精度，以在压缩的同时保持参数的敏感性。3) 轨迹插值：利用改进的Ramer-Douglas-Peucker算法，对高斯轨迹进行插值，进一步减少存储空间。
关键创新：TC3DGS的关键创新在于其综合利用了时间相关性、梯度信息和轨迹冗余来进行高斯压缩。与现有方法相比，TC3DGS不仅考虑了高斯的重要性，还考虑了参数的敏感性，从而实现了更高的压缩率和更好的视觉质量。此外，TC3DGS对Ramer-Douglas-Peucker算法的改进使其更适合于高斯轨迹的插值。
关键设计：时间相关性剪枝的具体实现方式未知，梯度感知混合精度量化的具体量化策略未知，改进的Ramer-Douglas-Peucker算法的具体改进细节未知。损失函数和网络结构（如果存在）也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TC3DGS在多个数据集上实现了显著的压缩效果，最高可达67倍，同时视觉质量几乎没有下降。补充材料中提供了更多结果和视频，表明该方法在不同场景下都具有良好的性能。具体的性能指标，如PSNR、SSIM等，以及与哪些基线方法进行了对比，目前未知。
🎯 应用场景
TC3DGS具有广泛的应用前景，包括AR/VR、游戏、机器人导航、自动驾驶等领域。通过降低动态场景的存储需求和渲染成本，TC3DGS可以使这些应用在移动设备和低功耗平台上运行，从而扩展了其应用范围。此外，TC3DGS还可以用于创建更逼真的虚拟现实体验，并提高机器人和自动驾驶系统的感知能力。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in high-fidelity dynamic scene reconstruction have leveraged dynamic 3D Gaussians and 4D Gaussian Splatting for realistic scene representation. However, to make these methods viable for real-time applications such as AR/VR, gaming, and rendering on low-power devices, substantial reductions in memory usage and improvements in rendering efficiency are required. While many state-of-the-art methods prioritize lightweight implementations, they struggle in handling {scenes with complex motions or long sequences}. In this work, we introduce Temporally Compressed 3D Gaussian Splatting (TC3DGS), a novel technique designed specifically to effectively compress dynamic 3D Gaussian representations. TC3DGS selectively prunes Gaussians based on their temporal relevance and employs gradient-aware mixed-precision quantization to dynamically compress Gaussian parameters. In addition, TC3DGS exploits an adapted version of the Ramer-Douglas-Peucker algorithm to further reduce storage by interpolating Gaussian trajectories across frames. Our experiments on multiple datasets demonstrate that TC3DGS achieves up to 67$\times$ compression with minimal or no degradation in visual quality. More results and videos are provided in the supplementary. Project Page: https://ahmad-jarrar.github.io/tc-3dgs/