Compression of 3D Gaussian Splatting with Optimized Feature Planes and Standard Video Codecs
作者: Soonbin Lee, Fangwen Shu, Yago Sanchez, Thomas Schierl, Cornelius Hellge
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2025-01-06
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于优化特征平面和标准视频编解码器的3D高斯溅射压缩方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 压缩编码 特征平面 视频编解码器 率失真优化
📋 核心要点
- 3D高斯溅射虽然渲染质量高，但数据量大，限制了其在实际应用中的部署。
- 论文提出一种统一架构，结合点云数据和特征平面，并利用标准视频编解码器进行压缩。
- 实验结果表明，该方法在保持高渲染质量的同时，显著提高了数据压缩率。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射是一种公认的3D场景表示方法，以其高渲染质量和速度而闻名。然而，其庞大的数据需求对实际应用提出了挑战。本文介绍了一种高效的压缩技术，通过使用紧凑的表示方法来显著降低存储开销。我们提出了一个统一的架构，通过渐进式三平面结构结合点云数据和特征平面。我们的方法利用2D特征平面，实现连续的空间表示。为了进一步优化这些表示，我们在频域中结合了熵建模，专门为标准视频编解码器设计。我们还提出了通道式比特分配，以在比特率消耗和特征平面表示之间实现更好的权衡。因此，我们的模型有效地利用了特征平面内的空间相关性，以使用标准的、不可微的视频编解码器来提高率失真性能。实验结果表明，我们的方法在数据紧凑性方面优于现有方法，同时保持了高渲染质量。我们的项目页面可在https://fraunhoferhhi.github.io/CodecGS 找到。
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射虽然渲染效果出色，但其存储空间占用过大，严重限制了其在资源受限设备或带宽受限场景下的应用。现有方法在压缩效率和渲染质量之间难以取得平衡，并且通常需要定制化的编解码器，与现有基础设施的兼容性较差。
核心思路：论文的核心思路是将3D高斯溅射的参数映射到一系列2D特征平面上，然后利用标准视频编解码器（如H.264/AVC或H.265/HEVC）对这些特征平面进行高效压缩。通过这种方式，可以充分利用视频编解码器在处理图像和视频数据方面的成熟技术，实现高压缩率和良好的兼容性。
技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 3D高斯溅射参数提取：从原始3D高斯溅射场景中提取点云数据和相关特征。2) 特征平面生成：将点云数据和特征映射到一系列2D特征平面上，形成一个渐进式三平面结构。3) 频域熵建模：对特征平面进行频域变换，并进行熵建模，以优化压缩效率。4) 通道式比特分配：根据不同通道的重要性，进行比特分配，以平衡比特率消耗和特征平面表示。5) 视频编码：使用标准视频编解码器对特征平面进行编码。6) 解码与渲染：解码后的特征平面被用于重建3D高斯溅射场景，并进行渲染。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将3D高斯溅射的压缩问题转化为2D图像/视频的压缩问题，从而能够直接利用现有的、高度优化的视频编解码器。此外，论文还提出了针对特征平面的频域熵建模和通道式比特分配策略，进一步提高了压缩效率。与现有方法相比，该方法无需定制化的编解码器，具有更好的兼容性和可部署性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 渐进式三平面结构：使用三个正交的2D平面来表示3D空间信息，实现连续的空间表示。2) 频域熵建模：在频域中对特征平面进行建模，可以更好地捕捉图像的统计特性，提高压缩效率。3) 通道式比特分配：根据不同通道的重要性，动态地分配比特，以实现更好的率失真性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未明确说明，可能需要参考项目页面或联系作者获取更多信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在数据压缩方面优于现有方法，能够在保持高渲染质量的同时，显著降低存储开销。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有明确给出，但强调了该方法在数据紧凑性方面的优势。更多详细的实验数据和对比结果可以在论文正文或项目页面上找到。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于3D场景的存储、传输和渲染，例如虚拟现实/增强现实(VR/AR)、游戏、远程协作、数字孪生等领域。通过降低3D场景的数据量，可以减少存储成本、提高传输效率，并支持在移动设备或低带宽网络上的流畅渲染，具有重要的实际应用价值和商业前景。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting is a recognized method for 3D scene representation, known for its high rendering quality and speed. However, its substantial data requirements present challenges for practical applications. In this paper, we introduce an efficient compression technique that significantly reduces storage overhead by using compact representation. We propose a unified architecture that combines point cloud data and feature planes through a progressive tri-plane structure. Our method utilizes 2D feature planes, enabling continuous spatial representation. To further optimize these representations, we incorporate entropy modeling in the frequency domain, specifically designed for standard video codecs. We also propose channel-wise bit allocation to achieve a better trade-off between bitrate consumption and feature plane representation. Consequently, our model effectively leverages spatial correlations within the feature planes to enhance rate-distortion performance using standard, non-differentiable video codecs. Experimental results demonstrate that our method outperforms existing methods in data compactness while maintaining high rendering quality. Our project page is available at https://fraunhoferhhi.github.io/CodecGS