Image-Conditioned 3D Gaussian Splat Quantization

📄 arXiv: 2508.15372v2 📥 PDF

作者: Xinshuang Liu, Runfa Blark Li, Keito Suzuki, Truong Nguyen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR

发布日期: 2025-08-21 (更新: 2025-09-30)

💡 一句话要点

提出图像条件3D高斯量化器，实现3DGS场景的高效压缩与后归档编辑。

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

关键词: 3D高斯溅射 场景压缩 图像条件解码 量化 场景更新

📋 核心要点

  1. 现有3DGS压缩方法压缩率不足，难以满足大规模场景或场景集合的存储需求，且缺乏归档后适应场景变化的能力。
  2. 提出图像条件高斯量化器(ICGS-Quantizer)，利用高斯间和属性间相关性，并采用共享码本，提升压缩效率并支持条件解码。
  3. 实验表明，ICGS-Quantizer在3D场景压缩和更新任务上，显著优于现有方法，实现了更高的压缩率和更好的场景适应性。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)因其高质量的实时渲染能力而备受关注。虽然已经提出了3DGS压缩方法以部署在存储受限的设备上，但两个限制阻碍了其归档使用：(1)它们仅将中等规模的场景压缩到兆字节范围，这对于大规模场景或广泛的场景集合仍然不实用；(2)它们缺乏在长期归档后适应场景变化的机制。为了解决这些限制，我们提出了一种图像条件高斯溅射量化器(ICGS-Quantizer)，它大大提高了压缩效率，并提供了归档后适应场景变化的能力。ICGS-Quantizer通过联合利用高斯间和属性间的相关性，以及使用跨所有训练场景的共享码本，来提高量化效率，这些码本随后被固定并应用于先前未见过的测试场景，从而消除了每个场景码本的开销。这种方法有效地将3DGS的存储需求降低到千字节范围，同时保持了视觉保真度。为了使归档后的场景变化适应性，ICGS-Quantizer将场景解码建立在解码时捕获的图像上。编码、量化和解码过程被联合训练，确保代码(场景的量化表示)对于条件解码是有效的。我们在3D场景压缩和3D场景更新方面评估了ICGS-Quantizer。实验结果表明，ICGS-Quantizer在压缩效率和适应场景变化方面始终优于最先进的方法。我们的代码、模型和数据将在GitHub上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D高斯溅射(3DGS)压缩方法在压缩大规模场景或大量场景集合时，压缩率仍然不够高，通常只能达到兆字节级别，这对于长期归档和存储来说仍然是一个挑战。此外，这些方法缺乏在场景归档之后，根据新的观测图像来更新和修改场景的能力，限制了其在动态环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过联合利用高斯间和属性间的相关性，以及使用跨场景的共享码本，来提高量化效率，从而实现更高的压缩率。同时，通过引入图像条件解码，使得解码过程能够根据新的观测图像进行调整，从而实现场景的更新和修改。

技术框架：ICGS-Quantizer的整体框架包括编码、量化和解码三个主要阶段。在编码阶段，输入3DGS场景的参数。在量化阶段，利用共享码本对编码后的参数进行量化，得到压缩后的表示。在解码阶段，根据压缩后的表示和解码时捕获的图像，进行条件解码，重建3DGS场景。整个框架采用端到端的方式进行训练，以优化压缩率和重建质量。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了图像条件解码机制。传统的3DGS压缩方法通常是无条件解码，即只依赖于压缩后的表示进行重建。而ICGS-Quantizer引入了图像作为条件，使得解码过程能够根据新的观测图像进行调整，从而实现场景的更新和修改。此外，共享码本的使用也显著提高了压缩效率，避免了为每个场景单独训练码本的开销。

关键设计：在量化阶段，论文设计了一种联合量化方案，同时考虑了高斯间和属性间的相关性，以提高量化效率。在解码阶段，论文设计了一个条件解码器，该解码器以压缩后的表示和解码时捕获的图像作为输入，输出重建后的3DGS场景参数。损失函数包括重建损失和正则化项，用于优化压缩率和重建质量。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ICGS-Quantizer在3D场景压缩方面显著优于现有方法，能够将3DGS场景压缩到千字节级别，同时保持较高的视觉质量。在3D场景更新方面，ICGS-Quantizer也表现出良好的性能，能够根据新的观测图像对场景进行有效的修改和更新。具体的数据指标和对比结果在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模3D场景的存储和传输，例如城市级别的三维地图、虚拟现实游戏中的复杂场景等。通过高效的压缩，可以降低存储成本和网络带宽需求。此外，图像条件解码使得场景能够根据新的观测图像进行更新，为动态场景的应用提供了可能，例如自动驾驶中的环境感知和重建。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has attracted considerable attention for enabling high-quality real-time rendering. Although 3DGS compression methods have been proposed for deployment on storage-constrained devices, two limitations hinder archival use: (1) they compress medium-scale scenes only to the megabyte range, which remains impractical for large-scale scenes or extensive scene collections; and (2) they lack mechanisms to accommodate scene changes after long-term archival. To address these limitations, we propose an Image-Conditioned Gaussian Splat Quantizer (ICGS-Quantizer) that substantially enhances compression efficiency and provides adaptability to scene changes after archiving. ICGS-Quantizer improves quantization efficiency by jointly exploiting inter-Gaussian and inter-attribute correlations and by using shared codebooks across all training scenes, which are then fixed and applied to previously unseen test scenes, eliminating the overhead of per-scene codebooks. This approach effectively reduces the storage requirements for 3DGS to the kilobyte range while preserving visual fidelity. To enable adaptability to post-archival scene changes, ICGS-Quantizer conditions scene decoding on images captured at decoding time. The encoding, quantization, and decoding processes are trained jointly, ensuring that the codes, which are quantized representations of the scene, are effective for conditional decoding. We evaluate ICGS-Quantizer on 3D scene compression and 3D scene updating. Experimental results show that ICGS-Quantizer consistently outperforms state-of-the-art methods in compression efficiency and adaptability to scene changes. Our code, model, and data will be publicly available on GitHub.