GIFStream: 4D Gaussian-based Immersive Video with Feature Stream

📄 arXiv: 2505.07539v1 📥 PDF

作者: Hao Li, Sicheng Li, Xiang Gao, Abudouaihati Batuer, Lu Yu, Yiyi Liao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-12

备注: 14 pages, 10 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出GIFStream以解决沉浸视频存储与质量平衡问题

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

关键词: 沉浸视频 4D高斯点云 视频压缩 运动建模 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有的4D高斯点云方法在存储管理与视频质量之间难以取得平衡，限制了沉浸视频的应用。
  2. GIFStream通过引入时间依赖的特征流和变形场，提升了运动建模能力，并实现了高效的压缩。
  3. 实验结果显示，GIFStream在30 Mbps下实现高质量沉浸视频，且在RTX 4090上支持实时渲染与快速解码。

📝 摘要（中文）

沉浸视频提供了六自由度的观看体验，可能在未来视频技术中发挥关键作用。最近，4D高斯点云因其高渲染效率和质量而受到关注，但在保持质量的同时管理存储仍然具有挑战性。为了解决这一问题，本文提出了GIFStream，这是一种新颖的4D高斯表示方法，利用标准空间和增强的时间依赖特征流的变形场。这些特征流使复杂运动建模成为可能，并通过利用时间对应性和运动感知修剪实现高效压缩。此外，我们结合了时间和空间压缩网络进行端到端压缩。实验结果表明，GIFStream在30 Mbps下提供高质量的沉浸视频，并在RTX 4090上实现实时渲染和快速解码。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决沉浸视频在存储与质量之间的平衡问题。现有的4D高斯点云方法在高质量渲染时面临存储需求过大的挑战，限制了其实际应用。

核心思路：GIFStream的核心思路是通过引入标准空间和时间依赖的特征流，增强运动建模能力，从而实现高效压缩和高质量渲染。这样的设计使得视频在动态场景下能够保持较高的视觉质量，同时降低存储需求。

技术框架：GIFStream的整体架构包括标准空间的4D高斯表示、变形场和时间依赖特征流。主要模块包括特征流生成模块、运动感知修剪模块以及时间和空间压缩网络，形成端到端的压缩流程。

关键创新：GIFStream的关键创新在于引入了时间依赖的特征流，这使得复杂运动的建模成为可能，并通过运动感知修剪实现了高效的存储管理。这一创新与现有方法的本质区别在于其对时间信息的有效利用。

关键设计：在设计中，GIFStream采用了特征流的生成与处理网络，结合了时间和空间压缩网络的结构，优化了损失函数以平衡压缩效率与视频质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，GIFStream在30 Mbps的比特率下实现了高质量的沉浸视频，且在RTX 4090上能够实现实时渲染和快速解码。这一性能显著优于现有的4D高斯点云方法，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

GIFStream的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、增强现实和游戏等领域。其高效的压缩和高质量渲染能力能够为用户提供更为沉浸的体验，同时降低存储成本，推动沉浸视频技术的普及与发展。

📄 摘要（原文）

Immersive video offers a 6-Dof-free viewing experience, potentially playing a key role in future video technology. Recently, 4D Gaussian Splatting has gained attention as an effective approach for immersive video due to its high rendering efficiency and quality, though maintaining quality with manageable storage remains challenging. To address this, we introduce GIFStream, a novel 4D Gaussian representation using a canonical space and a deformation field enhanced with time-dependent feature streams. These feature streams enable complex motion modeling and allow efficient compression by leveraging temporal correspondence and motion-aware pruning. Additionally, we incorporate both temporal and spatial compression networks for end-to-end compression. Experimental results show that GIFStream delivers high-quality immersive video at 30 Mbps, with real-time rendering and fast decoding on an RTX 4090. Project page: https://xdimlab.github.io/GIFStream