HybridGS: High-Efficiency Gaussian Splatting Data Compression using Dual-Channel Sparse Representation and Point Cloud Encoder

📄 arXiv: 2505.01938v1 📥 PDF

作者: Qi Yang, Le Yang, Geert Van Der Auwera, Zhu Li

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-05-03

备注: Accepted by ICML2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HybridGS：利用双通道稀疏表示和点云编码器实现高效3D高斯溅射数据压缩

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

关键词: 3D高斯溅射 数据压缩 点云编码 稀疏表示 速率控制

📋 核心要点

  1. 现有3DGS压缩方法编码时间长，数据格式定制化程度高，限制了其广泛应用。
  2. HybridGS采用双通道稀疏表示监督图元位置和特征位深度，生成紧凑的3DGS数据，并使用标准点云编码器进行压缩。
  3. 实验表明，HybridGS在保持与现有方法相当的重建性能的同时，显著提高了编码和解码速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HybridGS的3D高斯溅射（3DGS）压缩框架，旨在利用紧凑生成和标准化点云数据编码的优势。现有3DGS压缩方案主要集中于通过隐式数据嵌入来生成紧凑的3DGS表示，但存在编码时间长和数据格式高度定制化的问题，难以广泛部署。HybridGS首先生成紧凑且显式的3DGS数据，引入双通道稀疏表示来监督图元位置和特征位深度。然后，利用规范的点云编码器进行进一步的数据压缩，并形成标准的输出码流。此外，还提出了一种简单有效的速率控制方案，以控制可解释的数据压缩方案。虽然HybridGS目前不包含任何旨在提高3DGS生成质量的模块，但实验结果表明，它在具有明显更高的编码和解码速度的同时，仍能提供与最先进方法相当的重建性能。代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有3DGS压缩方法主要依赖隐式数据嵌入，导致编码时间过长，且数据格式高度定制化，缺乏通用性，难以在实际应用中广泛部署。因此，需要一种既能实现高压缩率，又能保证编码效率和数据格式兼容性的3DGS压缩方案。

核心思路：HybridGS的核心思路是将3DGS数据的压缩过程分解为两个阶段：首先，通过双通道稀疏表示生成紧凑且显式的3DGS数据；然后，利用标准化的点云编码器对这些数据进行进一步压缩，并生成标准的输出码流。这种方法结合了紧凑数据生成和标准数据编码的优点，旨在实现高效且通用的3DGS压缩。

技术框架：HybridGS的整体框架包含以下几个主要模块：1) 紧凑3DGS数据生成模块：该模块利用双通道稀疏表示来监督图元位置和特征位深度，生成紧凑的3DGS数据。2) 标准点云编码模块：该模块使用标准的点云编码器（如G-PCC或V-PCC）对紧凑的3DGS数据进行进一步压缩。3) 速率控制模块：该模块通过调整压缩参数，实现对压缩率的精确控制。

关键创新：HybridGS的关键创新在于引入了双通道稀疏表示来监督3DGS图元的位置和特征位深度。与传统的隐式数据嵌入方法不同，这种方法能够生成显式的、可解释的3DGS数据，从而更容易进行后续的压缩和处理。此外，HybridGS还利用了标准化的点云编码器，避免了定制化数据格式带来的兼容性问题。

关键设计：双通道稀疏表示的具体实现方式未知，论文中可能涉及对位置和特征分别进行稀疏编码的具体参数设置，损失函数的设计可能也考虑了重建质量和压缩率之间的平衡。速率控制方案的具体实现细节也未知，可能涉及到对量化参数或码率分配的调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HybridGS在编码和解码速度上明显优于现有方法，同时保持了与现有方法相当的重建性能。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了速度上的显著提升，这表明HybridGS在实际应用中具有很高的价值。具体的量化指标和对比基线需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

HybridGS具有广泛的应用前景，例如在虚拟现实、增强现实、三维地图、自动驾驶等领域，可以用于高效地存储和传输3D场景数据。通过提高3DGS数据的压缩效率和通用性，HybridGS有助于降低存储成本、减少网络带宽需求，并促进3DGS技术在各种平台和设备上的普及。

📄 摘要（原文）

Most existing 3D Gaussian Splatting (3DGS) compression schemes focus on producing compact 3DGS representation via implicit data embedding. They have long coding times and highly customized data format, making it difficult for widespread deployment. This paper presents a new 3DGS compression framework called HybridGS, which takes advantage of both compact generation and standardized point cloud data encoding. HybridGS first generates compact and explicit 3DGS data. A dual-channel sparse representation is introduced to supervise the primitive position and feature bit depth. It then utilizes a canonical point cloud encoder to perform further data compression and form standard output bitstreams. A simple and effective rate control scheme is proposed to pivot the interpretable data compression scheme. At the current stage, HybridGS does not include any modules aimed at improving 3DGS quality during generation. But experiment results show that it still provides comparable reconstruction performance against state-of-the-art methods, with evidently higher encoding and decoding speed. The code is publicly available at https://github.com/Qi-Yangsjtu/HybridGS.