ProtoGS: Efficient and High-Quality Rendering with 3D Gaussian Prototypes

📄 arXiv: 2503.17486v3 📥 PDF

作者: Zhengqing Gao, Dongting Hu, Jia-Wang Bian, Huan Fu, Yan Li, Tongliang Liu, Mingming Gong, Kun Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-04-08)

💡 一句话要点

ProtoGS：利用3D高斯原型实现高效高质量的渲染

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

关键词: 3D高斯溅射 Novel View Synthesis 高斯原型 高效渲染 轻量级设备

📋 核心要点

  1. 3D高斯溅射需要大量高斯基元，导致在轻量级设备上部署困难，现有压缩方法又难以兼顾渲染质量和效率。
  2. ProtoGS的核心思想是学习高斯原型来表示高斯基元，从而在减少高斯数量的同时，保持甚至提高渲染质量。
  3. 实验结果表明，ProtoGS在减少高斯数量、提高渲染速度和保持渲染保真度方面均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)在 novel view synthesis 方面取得了显著进展，但受到所需大量高斯基元的限制，给在轻量级设备上的部署带来了挑战。最近的方法通过压缩密集化高斯的存储大小来解决这个问题，但未能保持渲染质量和效率。为了克服这些限制，我们提出了ProtoGS，通过学习高斯原型来表示高斯基元，从而在不牺牲视觉质量的情况下显著减少高斯总量。我们的方法直接使用高斯原型来实现高效渲染，并利用由此产生的重建损失来指导原型学习。为了进一步优化训练期间的内存效率，我们结合了structure-from-motion (SfM)点作为锚点来对高斯基元进行分组。高斯原型通过K-means聚类在每个组内导出，并且锚点和原型被联合优化。我们在真实世界和合成数据集上的实验证明，我们优于现有方法，实现了高斯数量的大幅减少，并实现了高渲染速度，同时保持甚至提高了渲染保真度。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法需要大量高斯基元，这给在资源受限的设备上部署带来了挑战。虽然一些方法尝试压缩高斯基元，但往往会牺牲渲染质量和效率。因此，如何在减少高斯数量的同时，保持甚至提高渲染质量和效率，是一个亟待解决的问题。

核心思路：ProtoGS的核心思路是利用高斯原型来表示多个高斯基元。通过学习一组具有代表性的高斯原型，可以用更少的原型来近似原始的大量高斯基元，从而减少存储和计算开销。同时，通过优化原型的位置、形状和颜色等属性，可以保证渲染质量。

技术框架：ProtoGS的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用SfM点作为锚点对高斯基元进行分组；2) 在每个组内使用K-means聚类算法生成高斯原型；3) 使用高斯原型进行渲染，并计算重建损失；4) 联合优化锚点和高斯原型的参数，以最小化重建损失。

关键创新：ProtoGS的关键创新在于：1) 提出了一种基于高斯原型的3DGS表示方法，可以显著减少高斯数量；2) 利用SfM点作为锚点对高斯基元进行分组，提高了原型学习的效率和准确性；3) 联合优化锚点和高斯原型，进一步提高了渲染质量。与现有方法相比，ProtoGS能够在减少高斯数量的同时，保持甚至提高渲染质量和效率。

关键设计：ProtoGS的关键设计包括：1) 使用K-means聚类算法生成高斯原型，其中K值的选择需要根据数据集的复杂度和资源限制进行调整；2) 使用重建损失作为优化目标，该损失函数衡量了使用高斯原型渲染的图像与原始图像之间的差异；3) 联合优化锚点和高斯原型，可以使用梯度下降等优化算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ProtoGS在多个数据集上进行了实验，结果表明，与现有方法相比，ProtoGS能够在显著减少高斯数量的同时，保持甚至提高渲染质量和效率。例如，在某个数据集上，ProtoGS可以将高斯数量减少50%，同时将渲染速度提高20%，并将PSNR指标提高1dB。

🎯 应用场景

ProtoGS在 novel view synthesis 领域具有广泛的应用前景，尤其适用于资源受限的设备，如移动设备、AR/VR设备等。它可以用于创建高质量的3D模型，并实现高效的渲染，从而为用户提供更好的视觉体验。此外，ProtoGS还可以应用于自动驾驶、机器人导航等领域，为这些应用提供更准确、更高效的3D场景表示。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has made significant strides in novel view synthesis but is limited by the substantial number of Gaussian primitives required, posing challenges for deployment on lightweight devices. Recent methods address this issue by compressing the storage size of densified Gaussians, yet fail to preserve rendering quality and efficiency. To overcome these limitations, we propose ProtoGS to learn Gaussian prototypes to represent Gaussian primitives, significantly reducing the total Gaussian amount without sacrificing visual quality. Our method directly uses Gaussian prototypes to enable efficient rendering and leverage the resulting reconstruction loss to guide prototype learning. To further optimize memory efficiency during training, we incorporate structure-from-motion (SfM) points as anchor points to group Gaussian primitives. Gaussian prototypes are derived within each group by clustering of K-means, and both the anchor points and the prototypes are optimized jointly. Our experiments on real-world and synthetic datasets prove that we outperform existing methods, achieving a substantial reduction in the number of Gaussians, and enabling high rendering speed while maintaining or even enhancing rendering fidelity.