Locality-aware Gaussian Compression for Fast and High-quality Rendering

📄 arXiv: 2501.05757v3 📥 PDF

作者: Seungjoo Shin, Jaesik Park, Sunghyun Cho

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-10 (更新: 2025-03-12)

备注: Accepted to ICLR 2025. Project page: https://seungjooshin.github.io/LocoGS

💡 一句话要点

提出LocoGS以解决3D高斯压缩与渲染速度问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯表示 渲染优化 体积建模 神经场表示 压缩算法 计算机视觉 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯表示方法在存储效率和渲染速度上存在不足，难以满足高质量渲染的需求。
  2. 论文提出了一种局部性意识的3D高斯表示方法，通过神经场表示有效编码局部一致的高斯属性，优化存储和渲染性能。
  3. 实验结果显示，LocoGS在压缩存储和渲染速度上均显著优于现有方法，提升幅度达到54.6倍至96.6倍的存储压缩和2.1倍至2.4倍的渲染速度。

📝 摘要（中文）

我们提出了LocoGS，一个基于局部性意识的3D高斯点云框架，利用3D高斯的空间一致性进行体积场景的紧凑建模。我们首先分析了3D高斯属性的局部一致性，并提出了一种新颖的局部性意识3D高斯表示，使用神经场表示有效编码局部一致的高斯属性，且存储需求最小。在此基础上，LocoGS设计了额外组件，如密集初始化、自适应球谐带宽方案及不同高斯属性的编码方案，以最大化压缩性能。实验结果表明，我们的方法在代表性真实世界3D数据集上超越了现有紧凑高斯表示的渲染质量，同时实现了54.6倍至96.6倍的压缩存储大小和2.1倍至2.4倍的渲染速度提升。即使与最先进的压缩方法相比，我们的方法也展示了平均2.4倍更高的渲染速度，且压缩性能相当。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有3D高斯表示方法在存储效率和渲染速度上的不足，尤其是在处理复杂体积场景时的性能瓶颈。现有方法往往无法有效利用3D高斯的空间一致性，导致存储需求高且渲染速度慢。

核心思路：论文的核心思路是提出一种局部性意识的3D高斯表示，通过分析3D高斯属性的局部一致性，利用神经场表示来紧凑编码这些属性，从而在保证渲染质量的同时，显著降低存储需求。

技术框架：LocoGS的整体架构包括几个主要模块：首先是密集初始化模块，用于初始化高斯属性；其次是自适应球谐带宽方案，优化不同高斯属性的编码；最后是针对不同属性的编码方案，以最大化压缩性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了局部性意识的3D高斯表示方法，这一方法能够有效利用空间一致性，显著提高压缩性能和渲染速度，与现有方法相比，具有本质上的存储和计算效率提升。

关键设计：在设计中，采用了自适应的球谐带宽方案，以适应不同场景的需求；同时，针对不同高斯属性设计了特定的编码方案，以优化整体性能。此外，密集初始化策略也有助于提高初始渲染质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LocoGS在渲染质量上超越了现有的紧凑高斯表示方法，同时实现了54.6倍至96.6倍的存储压缩和2.1倍至2.4倍的渲染速度提升。与最先进的压缩方法相比，LocoGS平均提高了2.4倍的渲染速度，且压缩性能相当，展现了其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发、影视特效等需要高质量3D渲染的场景。通过提高3D高斯表示的压缩效率和渲染速度，LocoGS能够为实时渲染提供更高效的解决方案，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

We present LocoGS, a locality-aware 3D Gaussian Splatting (3DGS) framework that exploits the spatial coherence of 3D Gaussians for compact modeling of volumetric scenes. To this end, we first analyze the local coherence of 3D Gaussian attributes, and propose a novel locality-aware 3D Gaussian representation that effectively encodes locally-coherent Gaussian attributes using a neural field representation with a minimal storage requirement. On top of the novel representation, LocoGS is carefully designed with additional components such as dense initialization, an adaptive spherical harmonics bandwidth scheme and different encoding schemes for different Gaussian attributes to maximize compression performance. Experimental results demonstrate that our approach outperforms the rendering quality of existing compact Gaussian representations for representative real-world 3D datasets while achieving from 54.6$\times$ to 96.6$\times$ compressed storage size and from 2.1$\times$ to 2.4$\times$ rendering speed than 3DGS. Even our approach also demonstrates an averaged 2.4$\times$ higher rendering speed than the state-of-the-art compression method with comparable compression performance.