Instant GaussianImage: A Generalizable and Self-Adaptive Image Representation via 2D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2506.23479v1 📥 PDF

作者: Zhaojie Zeng, Yuesong Wang, Chao Yang, Tao Guan, Lili Ju

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-30

💡 一句话要点

提出自适应高斯图像表示框架以解决训练效率低下问题

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

关键词: 隐式神经表示 高斯点云 图像表示 自适应方法 训练效率 计算机视觉 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有的隐式神经表示方法在图像表示中表现出色，但对GPU资源的需求高且训练过程缓慢，限制了其实用性。
  2. 本文提出了一种新的自适应高斯图像表示框架，通过快速生成粗略高斯表示并进行少量微调，显著提高训练效率。
  3. 实验结果显示，该方法在相同高斯数量下的渲染性能优于高斯图像，训练时间减少了一个数量级，展示了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

隐式神经表示（INR）在图像表示领域取得了显著进展，但对GPU资源的需求较高。高斯图像（GaussianImage）最近通过高斯点云技术来降低这一成本，但其训练过程缓慢且每幅图像的高斯数量固定，限制了其适应性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于2D高斯点云的通用自适应图像表示框架。该方法快速生成粗略的高斯表示，并通过最小的微调步骤实现与高斯图像相当的渲染质量，同时显著减少训练时间。此外，方法根据图像复杂度动态调整高斯点数量，进一步增强灵活性和效率。实验结果表明，该方法在DIV2K和Kodak数据集上与高斯图像的渲染性能相当或更优，训练时间减少了一个数量级。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有高斯图像表示方法在训练效率和适应性方面的不足。高斯图像的固定高斯数量限制了其对不同信息熵的适应能力，同时训练过程缓慢使得其实际应用受到限制。

核心思路：提出了一种基于2D高斯点云的自适应图像表示框架，通过快速生成粗略的高斯表示并进行最小微调，来提高训练效率和灵活性。

技术框架：整体流程包括快速生成粗略高斯表示的网络模块，随后进行少量的微调步骤。该框架还包含动态调整高斯点数量的机制，以适应不同图像的复杂性。

关键创新：最重要的创新在于提出了自适应调整高斯点数量的机制，使得模型能够根据图像的复杂度灵活调整，从而提高了训练效率和渲染质量。

关键设计：在网络结构上，采用了高效的生成网络来快速输出高斯表示，并设计了适应性损失函数以优化渲染质量。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在DIV2K和Kodak数据集上与高斯图像的渲染性能相当或更优，训练时间减少了一个数量级，具体表现为在相同高斯数量下，渲染质量显著提升，训练效率大幅提高。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、图像处理和虚拟现实等。通过提高图像表示的效率和灵活性，该方法可以在实时渲染、图像合成和增强现实等场景中发挥重要作用，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Implicit Neural Representation (INR) has demonstrated remarkable advances in the field of image representation but demands substantial GPU resources. GaussianImage recently pioneered the use of Gaussian Splatting to mitigate this cost, however, the slow training process limits its practicality, and the fixed number of Gaussians per image limits its adaptability to varying information entropy. To address these issues, we propose in this paper a generalizable and self-adaptive image representation framework based on 2D Gaussian Splatting. Our method employs a network to quickly generate a coarse Gaussian representation, followed by minimal fine-tuning steps, achieving comparable rendering quality of GaussianImage while significantly reducing training time. Moreover, our approach dynamically adjusts the number of Gaussian points based on image complexity to further enhance flexibility and efficiency in practice. Experiments on DIV2K and Kodak datasets show that our method matches or exceeds GaussianImage's rendering performance with far fewer iterations and shorter training times. Specifically, our method reduces the training time by up to one order of magnitude while achieving superior rendering performance with the same number of Gaussians.