CATRF: Codec-Adaptive TriPlane Radiance Fields for Volumetric Content Delivery

📄 arXiv: 2605.18054v1 📥 PDF

作者: Tung-I Chen, Lingdong Wang, Subhransu Maji, Ramesh K. Sitaraman

分类: eess.IV, cs.CV, cs.MM

发布日期: 2026-05-18

💡 一句话要点

提出CATRF框架以解决体积媒体传输带宽瓶颈问题

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

关键词: 体积媒体 视频传输 压缩技术 辐射场 编解码器 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的体积媒体表示方法在带宽需求上存在瓶颈，难以达到2D视频的传输效率。
  2. CATRF框架通过将2D特征平面量化并与标准编解码器结合，优化了体积媒体的压缩过程。
  3. 实验结果表明，CATRF在比特率-失真权衡上优于现有基线，并在压缩效率和解码速度上表现出色。

📝 摘要（中文）

体积媒体承诺为下一代内容传输应用提供支持，但其带宽需求仍然是一个关键瓶颈。隐式和混合体积表示虽然能够减少模型大小，但仍需精心编码以达到类似2D视频的比特率。本文提出了CATRF，一个标准编解码器循环压缩框架，针对平面因子化的辐射场。在训练过程中，我们将2D特征平面量化并打包到适合编解码器的画布中，进行标准编解码器的往返处理（JPEG/VP9/HEVC/AV1），然后在体积渲染之前解包和去量化解码特征。我们使用直通估计器（STE）将不可微分的标准编解码器管道插入训练循环，使得辐射场特征能够直接适应真实的客户端编解码器失真，而无需引入任何学习的编解码器参数。在静态和动态基准测试中，CATRF在比特率-失真权衡上始终优于无编解码器和学习编解码器基线，并且在压缩效率和解码速度上也超越了最近的压缩3DGS方法。这些结果突显了低比特率、抗压缩的体积表示在自由视角视频流传输中的实际路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决体积媒体在传输过程中面临的带宽瓶颈问题。现有的隐式和混合体积表示虽然能减少模型大小，但在编码效率上仍需改进，以达到类似2D视频的比特率。

核心思路：CATRF框架的核心思路是将标准编解码器与体积媒体的特征提取过程结合，通过量化和打包特征平面，使其适应编解码器的处理，从而提高压缩效率。

技术框架：CATRF的整体架构包括特征平面的量化、标准编解码器的往返处理、解包和去量化特征，以及最终的体积渲染。训练过程中使用直通估计器（STE）将编解码器的不可微分部分融入训练循环。

关键创新：CATRF的主要创新在于将标准编解码器的处理过程直接嵌入训练流程中，使得辐射场特征能够适应真实的客户端失真，而无需引入额外的学习参数。这一设计显著提高了压缩效率和解码速度。

关键设计：在设计中，特征平面的量化和打包过程是关键步骤，采用了标准的JPEG、VP9、HEVC和AV1编解码器进行往返处理。此外，使用直通估计器（STE）来处理不可微分的编解码器管道，确保了训练过程的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，CATRF在静态和动态基准测试中均优于无编解码器和学习编解码器基线，达到了更优的比特率-失真权衡。此外，CATRF在压缩效率和解码速度上也显著超越了最新的压缩3DGS方法，展示了其在低比特率传输中的优势。

🎯 应用场景

CATRF框架在自由视角视频流传输中具有广泛的应用潜力，能够有效降低带宽需求并提高视频质量。其技术可以应用于虚拟现实、增强现实和在线游戏等领域，为用户提供更流畅的体验。未来，随着体积媒体技术的发展，CATRF可能成为标准的内容传输解决方案。

📄 摘要（原文）

Volumetric media promises next-generation content delivery applications, but its bandwidth demand remains a key bottleneck. Implicit and hybrid volumetric representations reduce model sizes, yet still require careful coding to reach 2D video-like bitrates. We present CATRF, a standard-codec-in-the-loop compression framework for plane-factorized radiance fields. During training, we quantize and pack 2D feature planes into codec-friendly canvases, run a standard codec roundtrip (JPEG/VP9/HEVC/AV1), then unpack and dequantize the decoded features before volume rendering. We use a straight-through estimator (STE) to insert the non-differentiable, standard codec pipeline into the training loop, allowing radiance-field features to adapt directly to the real, client-side codec distortions without introducing any learned codec parameters. On both static and dynamic benchmarks, CATRF consistently achieves a better rate-distortion trade-off over codec-agnostic and learned-codec-in-the-loop baselines, and also outperforms recent compressed 3DGS methods in both compression efficiency and decoding speed. These results highlight a practical path toward low-bitrate, compression-resilient volumetric representations for free-viewpoint video streaming.