Large Images are Gaussians: High-Quality Large Image Representation with Levels of 2D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2502.09039v1 📥 PDF

作者: Lingting Zhu, Guying Lin, Jinnan Chen, Xinjie Zhang, Zhenchao Jin, Zhao Wang, Lequan Yu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-02-13

备注: Accepted by 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025). 10 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LIG：利用多层2D高斯溅射实现高质量大图像表示

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

关键词: 大图像表示 高斯溅射 2DGS 隐式神经表示 层级表示 图像重建 医学图像 遥感图像

📋 核心要点

  1. 隐式神经表示(INRs)虽然有效，但训练内存需求大，解码速度慢，限制了其在大图像表示中的应用。
  2. LIG通过改进的2D高斯溅射(2DGS)方法，并引入高斯层级结构，有效拟合大量高斯点，从而实现高质量大图像表示。
  3. 实验结果表明，LIG能够有效地表示各种类型的大图像，并达到高质量的图像重建效果。

📝 摘要（中文）

隐式神经表示(INRs)在图像表示方面取得了显著成功，但常受到训练内存大和解码速度慢的限制。最近，高斯溅射(GS)因其高质量的新视角合成和快速渲染能力，在3D重建中成为一种有前途的解决方案，并被定位为广泛应用中的宝贵工具。特别地，基于GS的表示方法2DGS已显示出图像拟合的潜力。本文提出了大图像是高斯分布(LIG)，深入研究了2DGS在图像表示中的应用，通过两种不同的修改，解决了用大量高斯点拟合大图像的挑战：1) 采用了一种表示和优化策略的变体，促进了大量高斯点的拟合；2) 提出了一种高斯层级方法，用于重建粗略的低频初始化和精细的高频细节。因此，我们成功地将大图像表示为高斯点，并实现了高质量的大图像表示，证明了其在各种类型的大图像中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大图像表示问题，具体来说，是如何利用2D高斯溅射(2DGS)有效地表示和重建高质量的大图像。现有的INRs方法存在训练内存需求大和解码速度慢的问题，而直接使用2DGS拟合大图像时，由于高斯点数量庞大，优化变得困难。

核心思路：论文的核心思路是通过改进的2DGS表示和优化策略，以及引入高斯层级结构，来解决大图像表示中的挑战。改进的2DGS表示和优化策略旨在促进大量高斯点的有效拟合，而高斯层级结构则用于分别重建图像的低频和高频信息，从而提高重建质量。

技术框架：LIG的技术框架主要包含两个关键部分：改进的2DGS表示和优化策略，以及高斯层级结构。首先，使用改进的2DGS方法初始化高斯点。然后，通过高斯层级结构，将图像分解为不同频率的层级表示。最后，对每一层级的高斯点进行优化，以重建高质量的图像。

关键创新：论文的关键创新在于提出了高斯层级结构，用于分别处理图像的低频和高频信息。这种分层表示方法能够更有效地捕捉图像的细节，并提高重建质量。此外，改进的2DGS表示和优化策略也使得能够处理大量的高斯点，从而更好地拟合大图像。

关键设计：在高斯层级结构中，图像被分解为多个层级，每个层级对应不同的频率范围。低层级捕捉图像的低频信息，而高层级捕捉图像的高频细节。每个层级都使用一组高斯点进行表示，并通过优化这些高斯点的参数来重建图像。损失函数可能包含重建损失和正则化项，以保证重建质量和高斯点的平滑性。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了LIG在各种类型的大图像上的有效性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中提到LIG能够实现高质量的大图像表示。实验结果表明，LIG能够有效地捕捉图像的细节，并提高重建质量。与现有方法相比，LIG在处理大图像时具有更高的效率和更低的内存需求（具体数据未知）。

🎯 应用场景

LIG具有广泛的应用前景，包括但不限于：医学图像分析（例如病理切片、放射影像），遥感图像处理，以及高清图像/视频的压缩和传输。该方法能够有效地表示和重建高质量的大图像，从而为这些应用提供更强大的技术支持。此外，LIG还可以应用于图像编辑、图像生成等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

While Implicit Neural Representations (INRs) have demonstrated significant success in image representation, they are often hindered by large training memory and slow decoding speed. Recently, Gaussian Splatting (GS) has emerged as a promising solution in 3D reconstruction due to its high-quality novel view synthesis and rapid rendering capabilities, positioning it as a valuable tool for a broad spectrum of applications. In particular, a GS-based representation, 2DGS, has shown potential for image fitting. In our work, we present \textbf{L}arge \textbf{I}mages are \textbf{G}aussians (\textbf{LIG}), which delves deeper into the application of 2DGS for image representations, addressing the challenge of fitting large images with 2DGS in the situation of numerous Gaussian points, through two distinct modifications: 1) we adopt a variant of representation and optimization strategy, facilitating the fitting of a large number of Gaussian points; 2) we propose a Level-of-Gaussian approach for reconstructing both coarse low-frequency initialization and fine high-frequency details. Consequently, we successfully represent large images as Gaussian points and achieve high-quality large image representation, demonstrating its efficacy across various types of large images. Code is available at {\href{https://github.com/HKU-MedAI/LIG}{https://github.com/HKU-MedAI/LIG}}.