GoDe: Gaussians on Demand for Progressive Level of Detail and Scalable Compression
作者: Francesco Di Sario, Riccardo Renzulli, Marco Grangetto, Akihiro Sugimoto, Enzo Tartaglione
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-23 (更新: 2025-03-21)
💡 一句话要点
提出GoDe：基于按需高斯的渐进式细节层次和可扩展压缩方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 新视角合成 细节层次 模型压缩 可扩展性 自适应性 分层渲染
📋 核心要点
- 现有3D高斯溅射方法存储需求大，VRAM占用高，且缺乏根据计算资源动态调整模型的能力。
- 论文提出GoDe方法，通过分层组织高斯模型，实现渐进式细节层次(LoD)，从而支持模型按需缩放。
- 实验表明，GoDe方法在保证图像质量的同时，显著提升了模型的可扩展性和适应性，无需重新训练。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射通过使用高斯混合模型表示场景并利用可微光栅化，从而增强了新视角合成的实时性能。然而，它通常需要大量的存储容量和高VRAM，因此需要设计有效的剪枝和压缩技术。现有的方法在某些情况下有效，但在可扩展性方面存在不足，并且无法根据计算能力或带宽等关键因素来调整模型，需要重新训练不同配置下的模型。在这项工作中，我们提出了一种新颖的、模型无关的技术，该技术将高斯组织成多个分层层，从而实现渐进式细节层次（LoD）策略。这种方法与最近的3DGS压缩方法相结合，允许单个模型立即跨多个压缩比率进行缩放，与单个非可扩展模型相比，对质量的影响极小甚至没有，并且不需要重新训练。我们在典型的数据集和基准上验证了我们的方法，展示了低失真以及在可扩展性和适应性方面的显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：现有的3D高斯溅射方法虽然在新视角合成方面表现出色，但其模型体积庞大，对存储和计算资源要求高。此外，现有方法难以根据不同的计算能力或带宽条件进行模型调整，通常需要针对不同的配置重新训练模型，效率低下。因此，如何实现3D高斯模型的轻量化、可扩展性和自适应性是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是将3D高斯模型中的高斯粒子分层组织，形成一个多层次的细节表达。通过这种分层结构，可以根据需求选择不同层次的高斯粒子进行渲染，从而实现渐进式的细节层次(LoD)。这种方法允许模型在不同的计算资源或带宽条件下进行动态调整，而无需重新训练。
技术框架：GoDe方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 将原始的3D高斯模型进行分层，形成多个细节层次；2) 根据当前的计算资源或带宽条件，选择合适的细节层次；3) 使用选择的细节层次进行渲染，生成最终的图像。整个过程是可微的，可以与现有的3D高斯溅射方法无缝集成。
关键创新：GoDe方法的关键创新在于其分层组织高斯粒子的方式。与现有方法不同，GoDe方法不是简单地对高斯粒子进行剪枝或压缩，而是将其组织成一个多层次的结构，从而保留了模型的细节信息，并允许根据需求进行动态调整。这种分层结构使得模型具有更好的可扩展性和适应性。
关键设计：GoDe方法的关键设计包括：1) 如何确定高斯粒子的层次关系？论文可能采用了基于高斯粒子重要性的排序方法，例如根据其不透明度或梯度大小进行排序；2) 如何选择合适的细节层次？论文可能采用了基于计算资源或带宽的自适应选择策略；3) 如何保证不同细节层次之间的平滑过渡？论文可能采用了混合渲染或其他平滑技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在典型数据集上验证了GoDe方法的有效性，实验结果表明，GoDe方法可以在保证图像质量的前提下，显著降低模型的存储空间和计算复杂度。与传统的非可扩展模型相比，GoDe方法在可扩展性和适应性方面具有显著优势，并且无需重新训练模型。
🎯 应用场景
GoDe方法在虚拟现实、增强现实、游戏开发、远程协作等领域具有广泛的应用前景。它可以根据用户的设备性能和网络状况，动态调整3D场景的细节层次，从而提供流畅的用户体验。此外，GoDe方法还可以用于3D模型的压缩和传输，降低存储成本和带宽需求。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting enhances real-time performance in novel view synthesis by representing scenes with mixtures of Gaussians and utilizing differentiable rasterization. However, it typically requires large storage capacity and high VRAM, demanding the design of effective pruning and compression techniques. Existing methods, while effective in some scenarios, struggle with scalability and fail to adapt models based on critical factors such as computing capabilities or bandwidth, requiring to re-train the model under different configurations. In this work, we propose a novel, model-agnostic technique that organizes Gaussians into several hierarchical layers, enabling progressive Level of Detail (LoD) strategy. This method, combined with recent approach of compression of 3DGS, allows a single model to instantly scale across several compression ratios, with minimal to none impact to quality compared to a single non-scalable model and without requiring re-training. We validate our approach on typical datasets and benchmarks, showcasing low distortion and substantial gains in terms of scalability and adaptability.