Compression of 3D Gaussian Splatting Data Using GPU-friendly Graphics Texture Coding

📄 arXiv: 2607.14513v1 📥 PDF

作者: Amir Said, Randall Rauwendaal

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2026-07-16

💡 一句话要点

提出GPU友好的纹理编码方法以压缩3D高斯点数据

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

关键词: 3D建模 高斯点 纹理压缩 GPU解压缩 并行处理 视觉质量 计算机图形学

📋 核心要点

  1. 现有的3D高斯点建模方法在处理视依赖外观时，面临着大量内存需求的问题，尤其是球谐系数的存储。
  2. 论文提出了一种基于纹理压缩方案的SH颜色系数压缩方法，专为GPU并行解码和渲染优化设计。
  3. 实验结果显示，使用BC1和BC7格式的GPU解压缩在视觉质量上几乎没有明显下降，且压缩效果优于传统2D纹理。

📝 摘要（中文）

本论文提出了一种压缩3D高斯点（3DGS）模型中球谐（SH）颜色系数的方法，旨在解决现有方法在内存需求上的不足。通过利用现代图形处理单元（GPU）的并行解码和渲染能力，提出的纹理压缩方案能够更有效地压缩颜色系数。此外，论文引入了一种比特率控制策略，确保随机访问的同时实现大规模并行化，实验结果表明，使用BC1和BC7纹理压缩格式的GPU解压缩在视觉质量上几乎没有损失。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是3D高斯点模型中球谐颜色系数的高内存需求，现有的压缩方法未能充分利用GPU的并行处理能力，导致效率低下。

核心思路：论文的核心思路是采用专为GPU优化的纹理压缩方案，利用局部分组和颜色重排序来提高压缩效率，从而减少内存占用。

技术框架：整体架构包括数据预处理、纹理压缩、GPU解压缩和渲染四个主要模块。数据预处理阶段负责将SH系数进行分组，接着应用纹理压缩算法，最后在GPU上进行解压缩和渲染。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种新的比特率控制策略，确保在压缩过程中保持随机访问能力，从而实现高效的并行处理，这与传统方法的线性解码方式有本质区别。

关键设计：关键设计包括使用BC1和BC7纹理压缩格式，优化的参数设置确保在解压缩时视觉质量几乎无损，同时实现了高效的内存管理和并行化处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用BC1和BC7纹理压缩格式的GPU解压缩在视觉质量上几乎没有明显下降，且压缩效率显著高于传统2D纹理，展示了在大规模3D场景渲染中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和计算机图形学等，能够显著提升3D场景的渲染效率和视觉质量。未来，该技术可能推动更复杂的3D场景建模和实时渲染应用的发展，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Techniques for modeling 3D scenes from image collections, such as 3D Gaussian Splatting (3DGS), are capable of generating high-quality novel views by leveraging graphics primitives with view-dependent appearance. In 3DGS, spherical harmonic (SH) are employed to model view-dependent color, resulting in a large number of SH coefficients per primitive and large memory requirements. While compression approaches have been proposed to mitigate this problem, they do not exploit the capabilities of modern Graphics Processing Units (GPUs) for parallel decoding and rendering. In this paper, we propose a method for compressing SH color coefficients using texture compression schemes specifically designed for efficient parallel GPU decoding and supported by dedicated hardware acceleration. It is shown that those methods can compress color coefficients more effectively than 2D textures by exploiting the fact that primitives can be locally grouped and reordered according to color. Furthermore, we introduce a bit-rate control strategy that preserves random access, enabling large-scale parallelization without compromising rendering performance. Experimental results using BC1 and BC7 texture compression formats show that GPU-based decompression can be achieved with negligible or imperceptible degradation in the visual quality of rendered 3DGS scenes.