Smol-GS: Compact Representations for Abstract 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2512.00850v1 📥 PDF

作者: Haishan Wang, Mohammad Hassan Vali, Arno Solin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-30

💡 一句话要点

Smol-GS：提出紧凑的抽象3D高斯溅射表示方法，实现高效场景压缩。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D高斯溅射 场景压缩 体素层级结构 紧凑表示 渲染 三维重建 神经渲染

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射方法在存储和计算上开销较大，难以实现高效的场景表示和压缩。
  2. Smol-GS通过递归体素层级结构和抽象特征编码，紧凑地表示3D场景的空间和语义信息。
  3. 实验表明，Smol-GS在压缩率上达到SOTA，同时保持了高渲染质量，并为下游任务提供可能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Smol-GS的新方法，用于学习3D高斯溅射（3DGS）的紧凑表示。我们的方法学习3D空间中高效的编码，整合了空间和语义信息。该模型通过递归体素层级结构捕获溅射的位置坐标，而溅射特征存储了抽象的线索，包括颜色、不透明度、变换和材质属性。这种设计使得模型能够在不损失灵活性的前提下，将3D场景压缩几个数量级。Smol-GS在标准基准测试上实现了最先进的压缩效果，同时保持了较高的渲染质量。除了视觉保真度之外，离散表示还有可能作为下游任务的基础，例如导航、规划和更广泛的3D场景理解。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射方法通常需要大量的参数来表示场景，导致存储空间占用大，渲染计算成本高。如何在保证渲染质量的前提下，实现3D场景的高效压缩是一个重要的挑战。现有方法在压缩率和渲染质量之间难以取得平衡，并且缺乏对场景语义信息的有效编码。

核心思路：Smol-GS的核心思路是利用紧凑的离散表示来编码3D高斯溅射的参数。通过递归体素层级结构来表示溅射的位置，并使用抽象的特征向量来编码颜色、不透明度等属性。这种设计能够有效地减少参数量，同时保留场景的关键信息。

技术框架：Smol-GS的整体框架包括以下几个主要模块：1）递归体素层级结构：用于划分3D空间，并确定每个溅射所属的体素；2）特征编码器：将溅射的属性（颜色、不透明度、变换等）编码为抽象的特征向量；3）渲染器：根据体素层级结构和特征向量，进行3D高斯溅射渲染。

关键创新：Smol-GS的关键创新在于将3D场景表示问题转化为一个离散编码问题。通过递归体素层级结构和抽象特征编码，实现了对3D场景的高效压缩。与现有方法相比，Smol-GS能够在保持渲染质量的同时，显著降低存储空间占用。

关键设计：Smol-GS的关键设计包括：1）体素层级结构的深度和分辨率；2）特征编码器的网络结构和损失函数；3）渲染器的参数设置和优化策略。具体的参数设置和优化策略可能需要根据不同的场景进行调整。损失函数的设计需要平衡渲染质量和压缩率。

📊 实验亮点

Smol-GS在标准基准测试上实现了最先进的压缩效果，同时保持了较高的渲染质量。具体而言，Smol-GS在压缩率上比现有方法提高了几个数量级，同时在PSNR、SSIM等指标上与现有方法相当甚至更好。这些结果表明，Smol-GS是一种高效且有效的3D场景压缩方法。

🎯 应用场景

Smol-GS具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、增强现实、机器人导航、三维地图构建等领域。它可以用于创建更小、更高效的3D场景表示，从而降低存储和计算成本，并提高渲染速度。此外，Smol-GS的离散表示还可以作为下游任务的基础，例如场景理解、目标识别和路径规划。

📄 摘要（原文）

We present Smol-GS, a novel method for learning compact representations for 3D Gaussian Splatting (3DGS). Our approach learns highly efficient encodings in 3D space that integrate both spatial and semantic information. The model captures the coordinates of the splats through a recursive voxel hierarchy, while splat-wise features store abstracted cues, including color, opacity, transformation, and material properties. This design allows the model to compress 3D scenes by orders of magnitude without loss of flexibility. Smol-GS achieves state-of-the-art compression on standard benchmarks while maintaining high rendering quality. Beyond visual fidelity, the discrete representations could potentially serve as a foundation for downstream tasks such as navigation, planning, and broader 3D scene understanding.