Enhancing 3D Gaussian Splatting Compression via Spatial Condition-based Prediction
作者: Jingui Ma, Yang Hu, Luyang Tang, Jiayu Yang, Yongqi Zhai, Ronggang Wang
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2025-03-30
备注: The paper has been accepted by ICME2025 in March,2025
💡 一句话要点
提出基于空间条件预测的3D高斯溅射压缩方法，显著降低存储和传输成本
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 压缩 空间条件预测 残差补偿 熵模型 novel view synthesis 神经渲染
📋 核心要点
- 原始3DGS模型体积庞大，给存储和传输带来巨大挑战，限制了其在实际场景中的应用。
- 论文提出一种基于空间条件预测的3DGS压缩框架，利用场景空间信息进行预测，并结合残差补偿策略。
- 实验结果表明，该方法在比特率上优于现有SOTA压缩方法，实现了显著的压缩性能提升。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3DGS)因其卓越的实时渲染性能，在 novel view synthesis (NVS) 领域受到了广泛关注。然而，原始3DGS在存储和传输方面的高昂成本（单个场景需要数百兆甚至数千兆字节）阻碍了其进一步应用。受视频压缩中预测技术的启发，本文将预测技术引入到基于锚点的高斯表示中，以有效降低比特率。具体而言，我们提出了一种基于空间条件的预测模块，利用网格捕获的场景信息进行预测，并设计了一种残差补偿策略来学习缺失的细粒度信息。此外，为了进一步压缩残差，我们提出了一种实例感知的超先验，开发了一种结构感知和实例感知的熵模型。大量实验表明了我们基于预测的压缩框架和每个技术组件的有效性。即使与SOTA压缩方法相比，我们的框架仍然实现了24.42%的比特率节省。代码即将发布！
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然在novel view synthesis中表现出色，但其巨大的存储空间需求和传输带宽需求成为了实际应用的瓶颈。现有的3DGS模型动辄数百MB甚至数GB，严重限制了其在资源受限设备上的部署和实时传输。
核心思路：借鉴视频压缩中预测编码的思想，利用场景中高斯基元之间的空间相关性，通过预测的方式来减少需要编码的信息量。核心在于利用已编码的信息来预测当前高斯基元的参数，从而只需要编码预测残差，降低整体比特率。
技术框架：该压缩框架主要包含三个核心模块：空间条件预测模块、残差补偿模块和实例感知超先验熵模型。首先，利用空间条件预测模块，基于周围高斯基元的信息预测当前高斯基元的参数。然后，通过残差补偿模块学习预测的残差，补偿预测过程中丢失的细节信息。最后，使用实例感知超先验熵模型对残差进行高效编码，进一步降低比特率。
关键创新：该方法的核心创新在于将空间条件预测引入到3DGS压缩中，并结合残差补偿和实例感知超先验熵模型。与传统的3DGS压缩方法相比，该方法能够更有效地利用场景中的空间相关性，从而实现更高的压缩率。实例感知超先验熵模型能够根据不同高斯基元的特性，自适应地调整编码策略，进一步提升压缩性能。
关键设计：空间条件预测模块使用网格划分场景，并利用网格内的信息进行预测。残差补偿模块采用神经网络学习预测残差。实例感知超先验熵模型通过分析高斯基元的结构信息，生成超先验信息，用于指导熵编码。损失函数包括重建损失和比特率损失，通过平衡两者来优化模型性能。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在3DGS压缩方面取得了显著的性能提升，与SOTA压缩方法相比，比特率节省了24.42%。通过消融实验验证了空间条件预测模块、残差补偿模块和实例感知超先验熵模型的有效性。在不同场景下都表现出良好的压缩性能和重建质量。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、自动驾驶、游戏开发等领域。通过降低3DGS模型的存储和传输成本，可以实现更流畅、更逼真的沉浸式体验。例如，在移动设备上实时渲染高质量的3D场景，或者在自动驾驶系统中快速传输和处理3D环境信息。该技术还有助于推动3D内容的普及和应用。
📄 摘要（原文）
Recently, 3D Gaussian Spatting (3DGS) has gained widespread attention in Novel View Synthesis (NVS) due to the remarkable real-time rendering performance. However, the substantial cost of storage and transmission of vanilla 3DGS hinders its further application (hundreds of megabytes or even gigabytes for a single scene). Motivated by the achievements of prediction in video compression, we introduce the prediction technique into the anchor-based Gaussian representation to effectively reduce the bit rate. Specifically, we propose a spatial condition-based prediction module to utilize the grid-captured scene information for prediction, with a residual compensation strategy designed to learn the missing fine-grained information. Besides, to further compress the residual, we propose an instance-aware hyper prior, developing a structure-aware and instance-aware entropy model. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our prediction-based compression framework and each technical component. Even compared with SOTA compression method, our framework still achieves a bit rate savings of 24.42 percent. Code is to be released!