ProGS: Towards Progressive Coding for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2603.09703v1 📥 PDF

作者: Zhiye Tang, Lingzhuo Liu, Shengjie Jiao, Qiudan Zhang, Junhui Hou, You Yang, Xu Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-10

💡 一句话要点

ProGS：面向3D高斯溅射的渐进式编码，提升压缩效率与视觉保真度

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

关键词: 3D高斯溅射 渐进式编码 八叉树 数据压缩 流媒体 互信息 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射数据量巨大，压缩方法缺乏对渐进式编码的支持，难以适应不同带宽的流媒体应用。
  2. ProGS将3DGS数据组织成八叉树结构，利用互信息增强机制减少冗余，实现高效的渐进式编码。
  3. 实验表明，ProGS在显著降低文件大小的同时，还能提升视觉性能，适用于实时应用。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ProGS的新方法，旨在解决3D高斯溅射（3DGS）数据量大、难以有效压缩的问题。ProGS通过将3DGS数据组织成八叉树结构，实现了高效的渐进式编码，这对于具有不同带宽的流媒体应用至关重要。ProGS是一种流媒体友好的编解码器，它不仅支持3D高斯溅射的渐进式编码，还显著提高了压缩效率和视觉保真度。该方法利用互信息增强机制来减少结构冗余，并利用八叉树层次结构中节点之间的相关性。通过调整八叉树结构和动态调整锚节点，ProGS确保了可扩展的数据压缩，同时不影响渲染质量。实验结果表明，与原始3DGS格式相比，ProGS的文件存储空间减少了45倍，同时视觉性能提高了10%以上。这表明ProGS可以为具有不同网络条件的实时应用提供强大的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然能高效地表示3D场景，但其生成的数据量巨大，给存储和传输带来了挑战。现有的压缩方法通常不支持渐进式编码，这限制了它们在流媒体应用中的使用，因为流媒体应用需要根据不同的网络带宽调整数据传输量。因此，需要一种能够高效压缩3DGS数据，同时支持渐进式编码的方法。

核心思路：ProGS的核心思路是将3DGS数据组织成八叉树结构，从而实现渐进式编码。八叉树的每一层代表了不同精度的场景表示，可以根据网络带宽选择传输的层数。此外，ProGS还利用互信息增强机制来减少八叉树结构中的冗余信息，进一步提高压缩效率。

技术框架：ProGS的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将3DGS数据构建成八叉树结构；2) 利用互信息增强机制减少八叉树中的冗余信息；3) 对八叉树进行编码，生成压缩后的数据流；4) 在解码端，根据网络带宽选择性地解码八叉树的层数，从而实现渐进式渲染。

关键创新：ProGS的关键创新在于将八叉树结构与互信息增强机制相结合，实现了高效的渐进式3DGS数据压缩。与现有方法相比，ProGS能够更好地支持流媒体应用，并能够在保证视觉质量的前提下，显著降低数据传输量。此外，动态调整锚节点的设计也使得ProGS能够更好地适应不同的场景和网络条件。

关键设计：ProGS的关键设计包括：1) 八叉树的构建方式，需要平衡八叉树的深度和每个节点包含的3D高斯数量；2) 互信息增强机制的具体实现，需要选择合适的互信息估计方法和优化算法；3) 锚节点的选择策略，需要考虑节点的代表性和对视觉质量的影响；4) 编码方式的选择，需要权衡压缩效率和解码复杂度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ProGS在压缩效率和视觉性能方面均取得了显著提升。实验结果表明，与原始3DGS格式相比，ProGS的文件存储空间减少了45倍，同时视觉性能提高了10%以上。这些结果表明，ProGS是一种高效且实用的3DGS数据压缩方法，能够满足实时应用的需求。

🎯 应用场景

ProGS在虚拟现实、增强现实、远程协作、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于实时渲染和传输3D场景，特别是在网络带宽受限的情况下，可以根据带宽动态调整渲染质量，保证用户体验。此外，ProGS还可以用于3D模型的存储和传输，降低存储成本和网络传输负担，加速3D内容的普及。

📄 摘要（原文）

With the emergence of 3D Gaussian Splatting (3DGS), numerous pioneering efforts have been made to address the effective compression issue of massive 3DGS data. 3DGS offers an efficient and scalable representation of 3D scenes by utilizing learnable 3D Gaussians, but the large size of the generated data has posed significant challenges for storage and transmission. Existing methods, however, have been limited by their inability to support progressive coding, a crucial feature in streaming applications with varying bandwidth. To tackle this limitation, this paper introduce a novel approach that organizes 3DGS data into an octree structure, enabling efficient progressive coding. The proposed ProGS is a streaming-friendly codec that facilitates progressive coding for 3D Gaussian splatting, and significantly improves both compression efficiency and visual fidelity. The proposed method incorporates mutual information enhancement mechanisms to mitigate structural redundancy, leveraging the relevance between nodes in the octree hierarchy. By adapting the octree structure and dynamically adjusting the anchor nodes, ProGS ensures scalable data compression without compromising the rendering quality. ProGS achieves a remarkable 45X reduction in file storage compared to the original 3DGS format, while simultaneously improving visual performance by over 10%. This demonstrates that ProGS can provide a robust solution for real-time applications with varying network conditions.