3D Gaussian Splatting Data Compression with Mixture of Priors

📄 arXiv: 2505.03310v2 📥 PDF

作者: Lei Liu, Zhenghao Chen, Dong Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-08-11)

💡 一句话要点

提出基于混合先验的3D高斯溅射数据压缩方法，提升存储和传输效率。

🎯 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 混合先验 熵模型 量化 无损压缩 有损压缩

📋 核心要点

  1. 现有3DGS数据压缩方法在熵模型和量化策略上存在不足，未能充分利用超先验信息和细粒度量化。
  2. 提出混合先验(MoP)策略，通过多个MLP处理超先验信息，生成多样化的先验特征，指导熵模型和量化过程。
  3. 实验结果表明，该方法在Mip-NeRF360等多个基准测试中取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)数据压缩对于3D场景建模中的高效存储和传输至关重要。然而，由于熵模型不足以及在无损和有损压缩场景中次优的量化策略，其发展仍然受到限制。现有方法未能充分利用超先验信息来构建鲁棒的条件熵模型，也未能应用细粒度的、元素级的量化策略来提高压缩粒度。本文提出了一种新的混合先验(MoP)策略，以同时解决这两个挑战。具体来说，受到混合专家(MoE)范式的启发，我们的MoP方法通过多个轻量级MLP处理超先验信息，以生成不同的先验特征，然后通过门控机制将其集成到MoP特征中。为了增强无损压缩，生成的MoP特征被用作超先验，以改进条件熵建模。同时，对于有损压缩，我们采用MoP特征作为元素级量化过程中的指导信息，利用具有预定义量化步长的先验引导的粗到细量化(C2FQ)策略。具体来说，我们将量化步长值扩展为一个矩阵，并在MoP特征的指导下，自适应地将其从粗粒度细化到细粒度，从而获得一个有助于元素级量化的量化步长矩阵。大量实验表明，我们提出的3DGS数据压缩框架在多个基准测试中实现了最先进的性能，包括Mip-NeRF360、BungeeNeRF、DeepBlending和Tank&Temples。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3DGS)数据压缩旨在减少3D场景模型的数据量，以便更高效地存储和传输。现有方法的痛点在于，一方面，熵模型不够精确，无法充分利用超先验信息进行条件熵建模；另一方面，量化策略不够精细，无法实现元素级别的优化，导致压缩效率受限。

核心思路：论文的核心思路是利用混合先验(MoP)策略，将超先验信息通过多个轻量级MLP进行处理，生成多样化的先验特征。这些特征随后被集成到MoP特征中，用于指导条件熵建模和元素级量化。这种设计旨在更充分地利用超先验信息，并实现更精细的量化控制，从而提高压缩效率。

技术框架：整体框架包含两个主要分支：无损压缩和有损压缩。对于无损压缩，MoP特征被用作超先验，以改进条件熵建模。对于有损压缩，MoP特征被用作指导信息，通过先验引导的粗到细量化(C2FQ)策略进行元素级量化。C2FQ策略首先定义一个初始的量化步长，然后根据MoP特征自适应地调整量化步长矩阵，实现更精细的量化。

关键创新：最重要的技术创新点在于MoP策略和C2FQ策略的结合。MoP策略能够生成多样化的先验特征，为后续的熵模型和量化提供更丰富的信息。C2FQ策略则能够根据MoP特征自适应地调整量化步长，实现元素级别的优化。与现有方法相比，该方法能够更充分地利用超先验信息，并实现更精细的量化控制。

关键设计：MoP策略中的MLP数量和结构是关键设计之一，需要根据具体任务进行调整。C2FQ策略中的初始量化步长和自适应调整策略也是关键设计，需要平衡压缩率和重建质量。此外，损失函数的设计也需要考虑无损压缩和有损压缩的不同需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Mip-NeRF360、BungeeNeRF、DeepBlending和Tank&Temples等多个基准测试中取得了state-of-the-art的性能。具体性能数据未知，但摘要强调了“achieves state-of-the-art performance”，表明性能提升显著。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于3D场景建模、虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域。通过高效的数据压缩，可以降低存储成本、加快传输速度，并提升用户体验。未来，该技术有望在自动驾驶、机器人导航等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) data compression is crucial for enabling efficient storage and transmission in 3D scene modeling. However, its development remains limited due to inadequate entropy models and suboptimal quantization strategies for both lossless and lossy compression scenarios, where existing methods have yet to 1) fully leverage hyperprior information to construct robust conditional entropy models, and 2) apply fine-grained, element-wise quantization strategies for improved compression granularity. In this work, we propose a novel Mixture of Priors (MoP) strategy to simultaneously address these two challenges. Specifically, inspired by the Mixture-of-Experts (MoE) paradigm, our MoP approach processes hyperprior information through multiple lightweight MLPs to generate diverse prior features, which are subsequently integrated into the MoP feature via a gating mechanism. To enhance lossless compression, the resulting MoP feature is utilized as a hyperprior to improve conditional entropy modeling. Meanwhile, for lossy compression, we employ the MoP feature as guidance information in an element-wise quantization procedure, leveraging a prior-guided Coarse-to-Fine Quantization (C2FQ) strategy with a predefined quantization step value. Specifically, we expand the quantization step value into a matrix and adaptively refine it from coarse to fine granularity, guided by the MoP feature, thereby obtaining a quantization step matrix that facilitates element-wise quantization. Extensive experiments demonstrate that our proposed 3DGS data compression framework achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks, including Mip-NeRF360, BungeeNeRF, DeepBlending, and Tank&Temples.