Optimized Minimal 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2503.16924v2 📥 PDF

作者: Joo Chan Lee, Jong Hwan Ko, Eunbyung Park

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-11-06)

备注: Project page: https://maincold2.github.io/omg/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出OMG：优化最小3D高斯溅射，显著降低存储需求并保持高渲染质量。

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

关键词: 3D高斯溅射 实时渲染 场景表示 压缩算法 向量量化

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法依赖大量高斯基元，导致存储和计算开销大，而减少高斯数量会因属性压缩导致质量下降。
  2. OMG通过区分近处高斯减少冗余，并提出紧凑精确的属性表示，有效捕捉基元间的连续性和不规则性。
  3. 实验表明，OMG在保持高渲染质量的同时，存储需求降低近50%，渲染速度达到600+ FPS。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)已成为实时、高性能渲染的强大表示方法。然而，用大量显式高斯基元表示3D场景会带来显著的存储和内存开销。最近的研究表明，当使用高精度属性表示时，可以用大大减少的高斯数量实现高质量渲染。尽管如此，现有的3DGS压缩方法仍然依赖于相对大量的的高斯，主要集中在属性压缩上。这是因为较小的高斯集合对有损属性压缩变得越来越敏感，导致严重的质量下降。由于高斯的数量直接关系到计算成本，因此有效地减少高斯的数量，而不仅仅是优化存储至关重要。本文提出了优化最小高斯表示(OMG)，它在显著减少存储的同时，使用最少数量的基元。首先，我们区分了近处的高斯，最大限度地减少冗余而不牺牲质量。其次，我们提出了一种紧凑而精确的属性表示，可以有效地捕获基元之间的连续性和不规则性。此外，我们提出了一种子向量量化技术，以改进不规则性表示，并在可忽略不计的码本大小下保持快速训练。大量的实验表明，与之前的state-of-the-art相比，OMG将存储需求降低了近50%，并实现了600+ FPS的渲染，同时保持了高渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法在表示复杂场景时，需要大量的高斯基元，导致存储空间占用大，渲染计算成本高。虽然可以通过压缩属性来减少存储，但过度压缩会导致渲染质量显著下降，尤其是在高斯基元数量较少的情况下。因此，如何在保证渲染质量的前提下，尽可能减少高斯基元的数量，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是“优化最小高斯表示(OMG)”。首先，通过区分冗余的高斯基元，减少不必要的基元数量。其次，设计一种紧凑且精确的属性表示方法，能够高效地编码剩余高斯基元的属性信息，同时捕捉基元之间的连续性和不规则性。通过这两步，在保证渲染质量的前提下，实现高斯基元数量和存储空间的最小化。

技术框架：OMG方法主要包含以下几个阶段：1) 高斯基元精简：通过某种策略（论文中未明确具体方法，标记为未知）区分并移除冗余的高斯基元，减少基元的总数。2) 属性编码：对剩余的高斯基元进行属性编码，使用紧凑的表示方法存储位置、旋转、缩放、颜色等属性。3) 子向量量化：针对属性中的不规则性，采用子向量量化技术进行优化，提高表示精度。4) 渲染：使用优化后的高斯基元进行渲染，生成最终的图像。

关键创新：OMG的关键创新在于：1) 最小化高斯基元数量：通过区分冗余基元，在保证质量的前提下，尽可能减少基元的数量。2) 紧凑精确的属性表示：设计了一种能够高效编码高斯基元属性，并捕捉基元间连续性和不规则性的表示方法。3) 子向量量化技术：针对属性中的不规则性，采用子向量量化技术进行优化，提高表示精度。与现有方法相比，OMG更注重减少高斯基元的数量，而不是仅仅压缩属性。

关键设计：论文中提到“区分近处的高斯”，但具体实现方法未知。属性编码的具体方式也未详细描述，但强调了要同时捕捉连续性和不规则性。子向量量化技术的具体实现细节也未给出，但强调了要保持较小的码本大小，以保证训练速度。这些细节需要参考代码才能进一步了解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OMG方法在实验中表现出色，与之前的state-of-the-art方法相比，存储需求降低了近50%，同时实现了600+ FPS的渲染速度，并且保持了较高的渲染质量。这些结果表明，OMG在降低存储和提高渲染效率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

OMG技术可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、三维重建等领域。通过减少存储需求和提高渲染速度，OMG能够支持更大规模、更复杂的3D场景的实时渲染，提升用户体验。该技术还有助于在移动设备等资源受限的平台上部署高质量的3D应用，拓展了3DGS的应用范围。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful representation for real-time, high-performance rendering, enabling a wide range of applications. However, representing 3D scenes with numerous explicit Gaussian primitives imposes significant storage and memory overhead. Recent studies have shown that high-quality rendering can be achieved with a substantially reduced number of Gaussians when represented with high-precision attributes. Nevertheless, existing 3DGS compression methods still rely on a relatively large number of Gaussians, focusing primarily on attribute compression. This is because a smaller set of Gaussians becomes increasingly sensitive to lossy attribute compression, leading to severe quality degradation. Since the number of Gaussians is directly tied to computational costs, it is essential to reduce the number of Gaussians effectively rather than only optimizing storage. In this paper, we propose Optimized Minimal Gaussians representation (OMG), which significantly reduces storage while using a minimal number of primitives. First, we determine the distinct Gaussian from the near ones, minimizing redundancy without sacrificing quality. Second, we propose a compact and precise attribute representation that efficiently captures both continuity and irregularity among primitives. Additionally, we propose a sub-vector quantization technique for improved irregularity representation, maintaining fast training with a negligible codebook size. Extensive experiments demonstrate that OMG reduces storage requirements by nearly 50% compared to the previous state-of-the-art and enables 600+ FPS rendering while maintaining high rendering quality. Our source code is available at https://maincold2.github.io/omg/.