Lightweight High-Fidelity Low-Bitrate Talking Face Compression for 3D Video Conference

📄 arXiv: 2601.21269v1 📥 PDF

作者: Jianglong Li, Jun Xu, Bingcong Lu, Zhengxue Cheng, Hongwei Hu, Ronghua Wu, Li Song

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-01-29

💡 一句话要点

提出轻量级高保真低比特率的3D人脸压缩方法以解决视频会议问题

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

关键词: 3D视频会议 人脸压缩 高保真渲染 低比特率 神经渲染

📋 核心要点

  1. 现有的2D视频压缩技术无法有效保留3D人脸的几何和外观细节，导致高保真度表示的挑战。
  2. 本文提出了一种结合FLAME参数建模与3DGS神经渲染的轻量级压缩框架，实时传输面部元数据以实现高效重建。
  3. 实验结果显示，该方法在极低比特率下实现了优越的面部渲染质量，适合实时3D视频会议应用。

📝 摘要（中文）

随着沉浸式和互动通信需求的增加，3D视频会议的高保真度人脸表示在低比特率下的实现仍然面临挑战。传统的2D视频压缩技术无法保留细致的几何和外观细节，而隐式神经渲染方法如NeRF则存在计算成本过高的问题。为了解决这些挑战，本文提出了一种轻量级、高保真、低比特率的3D人脸压缩框架，结合了基于FLAME的参数建模与3DGS神经渲染。该方法实时传输必要的面部元数据，利用基于高斯的头部模型实现高效重建。此外，本文还引入了紧凑的表示和压缩方案，包括高斯属性压缩和MLP优化，以提高传输效率。实验结果表明，该方法在极低比特率下实现了优越的率失真性能，适用于实时3D视频会议应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在低比特率下实现高保真3D人脸表示的难题。现有的2D视频压缩方法无法保留细致的几何和外观信息，而隐式神经渲染方法如NeRF则因计算成本高而不适用。

核心思路：本研究提出了一种轻量级的3D人脸压缩框架，结合FLAME参数建模与3DGS神经渲染，实时传输必要的面部元数据，从而实现高效重建。通过这种设计，能够在保证渲染质量的同时降低计算负担。

技术框架：该框架主要包括两个模块：FLAME参数建模模块和3DGS神经渲染模块。FLAME模块用于生成面部的参数化模型，而3DGS模块则负责高效的面部渲染。整个流程通过实时传输面部元数据来实现。

关键创新：本文的主要创新在于提出了一种紧凑的表示和压缩方案，包括高斯属性压缩和MLP优化。这种方法与传统的压缩技术相比，能够显著提高传输效率和渲染质量。

关键设计：在设计中，采用了高斯分布来表示面部特征，并通过优化多层感知机（MLP）来提升模型的表现。此外，损失函数的设计也考虑了渲染质量与压缩比之间的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的方法在极低比特率下实现了优越的率失真性能，相较于传统方法，面部渲染质量提升显著，具体性能数据未公开，但显示出在实时应用中的可行性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括实时3D视频会议、虚拟现实社交平台以及在线教育等场景。通过实现高保真度的人脸压缩，该技术能够提升用户的互动体验，降低带宽需求，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The demand for immersive and interactive communication has driven advancements in 3D video conferencing, yet achieving high-fidelity 3D talking face representation at low bitrates remains a challenge. Traditional 2D video compression techniques fail to preserve fine-grained geometric and appearance details, while implicit neural rendering methods like NeRF suffer from prohibitive computational costs. To address these challenges, we propose a lightweight, high-fidelity, low-bitrate 3D talking face compression framework that integrates FLAME-based parametric modeling with 3DGS neural rendering. Our approach transmits only essential facial metadata in real time, enabling efficient reconstruction with a Gaussian-based head model. Additionally, we introduce a compact representation and compression scheme, including Gaussian attribute compression and MLP optimization, to enhance transmission efficiency. Experimental results demonstrate that our method achieves superior rate-distortion performance, delivering high-quality facial rendering at extremely low bitrates, making it well-suited for real-time 3D video conferencing applications.