P-GSVC: Layered Progressive 2D Gaussian Splatting for Scalable Image and Video
作者: Longan Wang, Yuang Shi, Wei Tsang Ooi
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2026-03-11
备注: MMSys 2026; Project Website: see https://longanwang-cs.github.io/PGSVC-webpage/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出P-GSVC，一种用于图像和视频可扩展高斯表示的分层渐进式2D高斯溅射框架
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 高斯溅射 图像重建 视频重建 分层表示 可扩展性 联合训练 2D高斯 渐进式重建
📋 核心要点
- 现有高斯溅射方法在图像和视频重建中表现出色，但缺乏有效的分层结构，难以实现可扩展的质量和分辨率控制。
- P-GSVC采用分层渐进式结构，将2D高斯斑点组织成基础层和增强层，实现由粗到精的重建，支持可扩展性。
- 提出的联合训练策略同时优化各层高斯分布，确保层间兼容性和稳定的渐进式重建，显著提升图像和视频重建质量。
📝 摘要（中文）
本文提出P-GSVC，一种分层渐进式2D高斯溅射框架，为图像和视频中的可扩展高斯表示提供统一解决方案。P-GSVC将2D高斯斑点组织成一个基础层和连续的增强层，从而实现由粗到精的重建。为了有效地优化这种分层表示，我们提出了一种联合训练策略，该策略同时更新跨层的高斯分布，对齐它们的优化轨迹，以确保层间兼容性和稳定的渐进式重建。P-GSVC支持质量和分辨率方面的可扩展性。实验表明，与执行顺序分层训练的方法相比，联合训练策略在视频的PSNR上可获得高达1.9 dB的提升，在图像的PSNR上可获得高达2.6 dB的提升。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于高斯溅射的图像和视频重建方法，虽然在质量上取得了不错的成果，但在可扩展性方面存在不足。具体来说，难以在不重新训练整个模型的情况下，调整重建质量或分辨率，这限制了其在资源受限或需要多分辨率输出的场景中的应用。现有的分层训练方法容易导致层间不兼容，影响整体重建效果。
核心思路：P-GSVC的核心思路是构建一个分层的2D高斯溅射表示，并采用联合训练策略来优化这个分层结构。通过将高斯斑点组织成基础层和增强层，可以实现由粗到精的重建，从而支持可扩展的质量和分辨率控制。联合训练策略则确保了各层高斯斑点之间的优化轨迹对齐，避免了层间不兼容的问题。
技术框架：P-GSVC框架主要包含以下几个阶段：1) 初始化：初始化基础层和若干增强层的高斯斑点参数。2) 前向渲染：根据当前层数，将各层的高斯斑点进行渲染，得到重建图像或视频。3) 损失计算：计算重建图像或视频与原始图像或视频之间的损失，例如PSNR或SSIM。4) 反向传播：使用联合训练策略，同时更新所有层的高斯斑点参数。5) 迭代优化：重复执行前向渲染、损失计算和反向传播，直到模型收敛。
关键创新：P-GSVC的关键创新在于两个方面：一是分层渐进式2D高斯溅射表示，它允许通过增加或减少层数来控制重建质量和分辨率；二是联合训练策略，它确保了各层高斯斑点之间的优化轨迹对齐，避免了层间不兼容的问题。与现有方法的本质区别在于，P-GSVC提供了一种可扩展且高效的图像和视频重建方案。
关键设计：在P-GSVC中，关键的设计包括：1) 层数设置：根据实际需求设置基础层和增强层的数量。2) 高斯斑点参数初始化：使用合理的初始化方法，例如随机初始化或基于图像特征的初始化。3) 损失函数选择：根据重建目标选择合适的损失函数，例如PSNR、SSIM或L1损失。4) 优化器选择：选择合适的优化器，例如Adam或SGD，并设置合适的学习率。5) 正则化策略：为了避免过拟合，可以采用一些正则化策略，例如权重衰减或dropout。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，P-GSVC在图像和视频重建任务上取得了显著的性能提升。与顺序分层训练方法相比，P-GSVC的联合训练策略在视频的PSNR上可获得高达1.9 dB的提升，在图像的PSNR上可获得高达2.6 dB的提升。此外，P-GSVC还展示了良好的可扩展性，可以通过调整层数来控制重建质量和分辨率。
🎯 应用场景
P-GSVC具有广泛的应用前景，例如：视频会议、在线教育、虚拟现实、增强现实等。它可以用于在低带宽环境下提供高质量的图像和视频传输，也可以用于生成多分辨率的图像和视频内容。此外，P-GSVC还可以应用于图像和视频编辑、修复等领域，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Gaussian splatting has emerged as a competitive explicit representation for image and video reconstruction. In this work, we present P-GSVC, the first layered progressive 2D Gaussian splatting framework that provides a unified solution for scalable Gaussian representation in both images and videos. P-GSVC organizes 2D Gaussian splats into a base layer and successive enhancement layers, enabling coarse-to-fine reconstructions. To effectively optimize this layered representation, we propose a joint training strategy that simultaneously updates Gaussians across layers, aligning their optimization trajectories to ensure inter-layer compatibility and a stable progressive reconstruction. P-GSVC supports scalability in terms of both quality and resolution. Our experiments show that the joint training strategy can gain up to 1.9 dB improvement in PSNR for video and 2.6 dB improvement in PSNR for image when compared to methods that perform sequential layer-wise training. Project page: https://longanwang-cs.github.io/PGSVC-webpage/