SA-3DGS: A Self-Adaptive Compression Method for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2508.03017v2 📥 PDF

作者: Liheng Zhang, Weihao Yu, Zubo Lu, Haozhi Gu, Jin Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-05 (更新: 2025-09-15)

备注: This paper is being withdrawn as the work is incomplete and requires substantial additional development before it can be presented

💡 一句话要点

提出SA-3DGS以解决3D高斯点压缩问题

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

关键词: 3D高斯点 模型压缩 渲染质量 重要性评分 虚拟现实 增强现实 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 现有的高斯模型压缩方法难以有效识别不重要的高斯点，导致渲染性能下降。
  2. SA-3DGS通过学习重要性评分自动识别不重要的高斯点，并进行有效修剪和冗余减少。
  3. 实验结果显示，SA-3DGS在多个数据集上实现了最高66倍的压缩，同时渲染质量保持不变或有所提升。

📝 摘要（中文）

近年来，3D高斯点技术在高效且高质量的新视图合成方面取得了显著进展。然而，表示场景需要大量高斯点，导致高存储需求，限制了实际应用。现有方法在压缩高斯模型时难以识别真正不重要的高斯点，导致后续的高斯修剪、压缩质量和渲染性能下降。为了解决这一问题，本文提出了SA-3DGS方法，显著降低存储成本，同时保持渲染质量。SA-3DGS通过学习重要性评分自动识别场景重建中最不重要的高斯点，从而实现有效的修剪和冗余减少。重要性感知聚类模块更准确地将高斯属性压缩到代码本中，提高了代码本的表达能力并减少了模型大小。最后，代码本修复模块利用上下文场景信息修复代码本，从而恢复原始高斯点属性，减轻信息丢失导致的渲染质量下降。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上实现了高达66倍的压缩，同时保持或改善了渲染质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D高斯点压缩方法在识别不重要高斯点方面的不足，导致存储需求高和渲染性能下降的问题。

核心思路：SA-3DGS通过学习重要性评分来自动识别场景中最不重要的高斯点，从而实现有效的修剪和冗余减少，保持渲染质量。

技术框架：该方法包括三个主要模块：重要性评分学习模块、重要性感知聚类模块和代码本修复模块。首先，通过学习重要性评分来识别不重要的高斯点；其次，利用聚类模块将高斯属性更准确地压缩到代码本中；最后，修复模块利用上下文信息恢复高斯点属性。

关键创新：SA-3DGS的核心创新在于其重要性评分学习机制，能够自动识别不重要的高斯点，与现有方法相比，显著提高了压缩质量和渲染性能。

关键设计：该方法在重要性评分的计算中采用了特定的损失函数，并在聚类模块中设计了高效的网络结构，以确保高斯属性的准确压缩和代码本的有效修复。

📊 实验亮点

实验结果表明，SA-3DGS在多个基准数据集上实现了最高66倍的压缩，同时保持或改善了渲染质量。与基线方法相比，SA-3DGS在压缩效率和渲染性能上均表现出显著提升，展示了其优越的适应性和泛化能力。

🎯 应用场景

SA-3DGS方法在虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域具有广泛的应用潜力。通过降低存储需求并提高渲染质量，该方法能够推动更复杂场景的实时渲染，提升用户体验。此外，该方法的通用性也使其能够适用于其他基于修剪的模型压缩技术，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in 3D Gaussian Splatting have enhanced efficient and high-quality novel view synthesis. However, representing scenes requires a large number of Gaussian points, leading to high storage demands and limiting practical deployment. The latest methods facilitate the compression of Gaussian models but struggle to identify truly insignificant Gaussian points in the scene, leading to a decline in subsequent Gaussian pruning, compression quality, and rendering performance. To address this issue, we propose SA-3DGS, a method that significantly reduces storage costs while maintaining rendering quality. SA-3DGS learns an importance score to automatically identify the least significant Gaussians in scene reconstruction, thereby enabling effective pruning and redundancy reduction. Next, the importance-aware clustering module compresses Gaussians attributes more accurately into the codebook, improving the codebook's expressive capability while reducing model size. Finally, the codebook repair module leverages contextual scene information to repair the codebook, thereby recovering the original Gaussian point attributes and mitigating the degradation in rendering quality caused by information loss. Experimental results on several benchmark datasets show that our method achieves up to 66x compression while maintaining or even improving rendering quality. The proposed Gaussian pruning approach is not only adaptable to but also improves other pruning-based methods (e.g., LightGaussian), showcasing excellent performance and strong generalization ability.