Neural Video Compression using 2D Gaussian Splatting
作者: Lakshya Gupta, Imran N. Junejo
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, eess.IV
发布日期: 2025-05-14
备注: 9 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出基于2D高斯溅射的神经视频压缩方法，加速编码并降低冗余，适用于实时视频应用。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 神经视频压缩 高斯溅射 视频编解码 实时视频 帧间冗余 内容感知 感兴趣区域
📋 核心要点
- 传统视频编解码器依赖手工特征，神经视频编解码器计算量大，难以满足实时视频会议等应用的需求。
- 利用2D高斯溅射技术，通过内容感知初始化和帧间冗余减少，实现实时解码和高效压缩。
- 实验表明，该方法显著加速了编码过程，使得高斯溅射技术首次应用于神经视频编解码领域。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于2D高斯溅射的感兴趣区域（ROI）神经视频压缩模型，旨在解决神经视频编解码器（NVC）计算需求高的问题。与传统编解码器不同，2D高斯溅射能够实现实时解码，并能用更少的数据点进行优化。该方法利用内容感知的初始化策略和新颖的高斯帧间冗余减少机制，将基于高斯溅射的图像编解码器的编码时间加速了88%，使其能够用于视频编解码解决方案。这是神经视频编解码领域中首个此类解决方案，对硬件设计、视频流媒体平台和视频会议应用具有巨大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：神经视频编解码器（NVC）虽然具有内容感知压缩的潜力，但其高计算复杂度限制了其在实时应用中的使用，例如视频会议。传统编解码器依赖手工设计的特征，缺乏自适应性。
核心思路：利用2D高斯溅射技术，它能以较少的数据点实现高质量的重建，并且解码速度快。通过优化高斯参数和减少帧间冗余，降低计算负担，使其适用于视频压缩。
技术框架：该视频压缩流程包含以下几个主要阶段：首先，使用内容感知初始化策略来初始化高斯参数。然后，利用高斯溅射进行图像编码。接着，采用帧间冗余减少机制来减少视频帧之间的信息冗余。最后，对编码后的数据进行传输或存储。
关键创新：该方法的主要创新在于将2D高斯溅射技术应用于神经视频压缩，并提出了内容感知初始化策略和高斯帧间冗余减少机制。这是首次将高斯溅射技术用于视频编解码解决方案，显著提升了编码速度。
关键设计：内容感知初始化策略的具体实现细节未知，但其目的是为了更有效地初始化高斯参数，从而减少后续优化所需的迭代次数。高斯帧间冗余减少机制的具体实现细节也未知，但其目标是去除相邻帧之间重复的信息，从而提高压缩效率。论文中提到，该方法使用数千个高斯分布点即可达到不错的质量，这与3D场景中使用的数百万个高斯分布点相比，大大降低了计算复杂度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法通过内容感知的初始化策略和新颖的高斯帧间冗余减少机制，将基于高斯溅射的图像编解码器的编码时间加速了88%。这使得高斯溅射技术首次能够应用于视频编解码解决方案，为神经视频编解码领域带来了新的突破。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种视频流媒体平台和应用，尤其是在对实时性要求较高的视频会议场景中，如MS-Teams或Zoom等。通过降低计算需求，该方法有望使神经视频编解码器在资源受限的设备上运行，并提升用户体验。此外，该技术还可能促进新型硬件设计的发展。
📄 摘要（原文）
The computer vision and image processing research community has been involved in standardizing video data communications for the past many decades, leading to standards such as AVC, HEVC, VVC, AV1, AV2, etc. However, recent groundbreaking works have focused on employing deep learning-based techniques to replace the traditional video codec pipeline to a greater affect. Neural video codecs (NVC) create an end-to-end ML-based solution that does not rely on any handcrafted features (motion or edge-based) and have the ability to learn content-aware compression strategies, offering better adaptability and higher compression efficiency than traditional methods. This holds a great potential not only for hardware design, but also for various video streaming platforms and applications, especially video conferencing applications such as MS-Teams or Zoom that have found extensive usage in classrooms and workplaces. However, their high computational demands currently limit their use in real-time applications like video conferencing. To address this, we propose a region-of-interest (ROI) based neural video compression model that leverages 2D Gaussian Splatting. Unlike traditional codecs, 2D Gaussian Splatting is capable of real-time decoding and can be optimized using fewer data points, requiring only thousands of Gaussians for decent quality outputs as opposed to millions in 3D scenes. In this work, we designed a video pipeline that speeds up the encoding time of the previous Gaussian splatting-based image codec by 88% by using a content-aware initialization strategy paired with a novel Gaussian inter-frame redundancy-reduction mechanism, enabling Gaussian splatting to be used for a video-codec solution, the first of its kind solution in this neural video codec space.