Towards Efficient 3D Gaussian Human Avatar Compression: A Prior-Guided Framework

📄 arXiv: 2510.10492v1 📥 PDF

作者: Shanzhi Yin, Bolin Chen, Xinju Wu, Ru-Ling Liao, Jie Chen, Shiqi Wang, Yan Ye

分类: eess.IV, cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-10-12

备注: 10 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出一种先验引导的3D高斯人体Avatar高效压缩框架，用于超低码率高质量的元宇宙应用。

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

关键词: 3D人体Avatar 高斯Splatting 视频压缩 人体先验 线性混合蒙皮 元宇宙 低码率

📋 核心要点

  1. 现有3D人体Avatar压缩方法在低码率下难以保持高质量，且计算复杂度高，限制了其在资源受限场景的应用。
  2. 该论文提出一种基于人体先验引导的3D高斯Avatar压缩框架，解耦外观和运动，利用紧凑参数表示实现高效压缩。
  3. 实验结果表明，该方法在主流数据集上显著优于传统编解码器和现有3D高斯splatting压缩方法，实现了更好的率失真性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效的3D人体Avatar编码框架，该框架利用紧凑的人体先验和规范到目标的变换，实现了超低比特率下的高质量3D人体Avatar视频压缩。该框架首先以无网络的方式训练一个使用铰接splatting的规范高斯Avatar，作为Avatar外观建模的基础。同时，采用人体先验模板，通过紧凑的参数化表示来捕获时间上的身体运动。这种外观和时间演化的分解最大限度地减少了冗余，从而实现了高效的压缩：规范Avatar在整个序列中共享，只需要压缩一次，而时间参数（每帧仅包含94个参数）以最小的比特率传输。对于每一帧，目标人体Avatar通过线性混合蒙皮变换对规范Avatar进行变形来生成，从而促进了时间上连贯的视频重建和新视角合成。实验结果表明，在主流的多视角人体视频数据集上，该方法在率失真性能方面显著优于传统的2D/3D编解码器和现有的可学习动态3D高斯splatting压缩方法，为元宇宙应用中无缝的沉浸式多媒体体验铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D人体Avatar压缩方法，如传统2D/3D编解码器和基于神经辐射场的方法，在超低码率下难以保持高质量的渲染效果，并且计算复杂度较高，难以满足元宇宙等实时性要求高的应用场景。此外，动态3D高斯splatting虽然能实现高质量的渲染，但其压缩效率仍有提升空间。

核心思路：该论文的核心思路是将3D人体Avatar的表示解耦为静态的规范Avatar外观和动态的身体运动。规范Avatar负责捕捉人物的静态外观信息，而身体运动则通过紧凑的参数化人体先验模板进行表示。通过这种解耦，可以避免对每一帧都进行完整的3D模型压缩，从而大大降低了码率。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 训练规范高斯Avatar：使用铰接splatting方法训练一个静态的3D高斯Avatar，作为人物外观的基础。2) 人体运动参数估计：利用人体先验模板，估计每一帧的身体运动参数（例如，SMPL参数）。3) Avatar变形：使用线性混合蒙皮（LBS）变换，将规范Avatar根据估计的运动参数进行变形，生成目标Avatar。4) 压缩与传输：对规范Avatar进行一次性压缩，并对每一帧的运动参数进行压缩和传输。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将3D高斯Avatar与人体先验知识相结合，实现了外观和运动的解耦。这种解耦使得只需要对静态的规范Avatar进行一次压缩，而动态的运动信息则通过紧凑的参数化表示进行编码，从而大大提高了压缩效率。此外，使用线性混合蒙皮变换进行Avatar变形，保证了时间上的连贯性。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用铰接splatting训练规范Avatar，保证了高质量的静态外观表示。2) 使用SMPL等人体先验模型进行运动参数估计，实现了紧凑的运动表示。3) 使用线性混合蒙皮变换进行Avatar变形，保证了时间上的连贯性。4) 每帧仅使用94个参数表示运动信息，极大地降低了码率。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在主流多视角人体视频数据集上，在率失真性能方面显著优于传统的2D/3D编解码器和现有的可学习动态3D高斯splatting压缩方法。具体性能数据未知，但摘要强调了其显著的优越性，表明该方法在超低码率下能够实现更高的压缩效率和更好的渲染质量。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于元宇宙、虚拟会议、远程教育、游戏等领域。通过超低码率的3D人体Avatar视频压缩，可以实现更流畅、更逼真的沉浸式体验，尤其是在网络带宽受限的移动设备上。此外，该技术还可以用于创建个性化的虚拟化身，增强用户在虚拟环境中的互动性和参与感。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an efficient 3D avatar coding framework that leverages compact human priors and canonical-to-target transformation to enable high-quality 3D human avatar video compression at ultra-low bit rates. The framework begins by training a canonical Gaussian avatar using articulated splatting in a network-free manner, which serves as the foundation for avatar appearance modeling. Simultaneously, a human-prior template is employed to capture temporal body movements through compact parametric representations. This decomposition of appearance and temporal evolution minimizes redundancy, enabling efficient compression: the canonical avatar is shared across the sequence, requiring compression only once, while the temporal parameters, consisting of just 94 parameters per frame, are transmitted with minimal bit-rate. For each frame, the target human avatar is generated by deforming canonical avatar via Linear Blend Skinning transformation, facilitating temporal coherent video reconstruction and novel view synthesis. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms conventional 2D/3D codecs and existing learnable dynamic 3D Gaussian splatting compression method in terms of rate-distortion performance on mainstream multi-view human video datasets, paving the way for seamless immersive multimedia experiences in meta-verse applications.