QIRF Quantum-Inspired Non-Orthogonal Function-Space Compression for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2607.18067v1 📥 PDF

作者: Shizeng Jiang, Hao Zhang, Xuerui Ma, Ying Hu, Tao Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-20

💡 一句话要点

提出QIRF以解决3D Gaussian Splatting中的冗余压缩问题

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

关键词: 3D高斯渲染 函数空间压缩 量子启发 非正交基 实时渲染 计算机图形学 高频结构保护

📋 核心要点

  1. 现有的3D Gaussian Splatting方法在处理复杂场景时需要大量高斯原语，导致存储和渲染成本高昂。
  2. QIRF通过将相邻高斯原语建模为局部非正交基，提出了一种新的压缩方法，解决了现有方法未能充分利用的冗余问题。
  3. 实验结果显示，QIRF在高斯数量和存储上平均减少71.7%，同时渲染速度提高34.3%，重建质量保持在与3DGS相当的水平。

📝 摘要（中文）

3D Gaussian Splatting (3DGS)通过大量各向异性高斯原语实现高质量实时渲染。然而，复杂场景需要数百万个高斯原语，导致存储和渲染成本高昂。现有压缩方法主要通过原语修剪、属性量化、聚类或神经编码来减少冗余，而由于强重叠和非正交高斯基函数引起的冗余尚未得到充分探索。本文提出QIRF，一种量子启发的非正交函数空间压缩方法，旨在解决这一问题。QIRF将相邻高斯原语建模为局部非正交基，并将原语减少形式化为子空间感知选择问题。通过构建解析高斯重叠矩阵和辐射响应密度矩阵来表征功能冗余和渲染相关性，使用广义特征分解识别主导局部子空间并选择代表性高斯原语。实验表明，QIRF在保持重建质量的同时，平均减少高斯数量和原始PLY存储71.7%，并提高渲染速度34.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D Gaussian Splatting中由于高斯原语重叠和非正交性导致的冗余压缩问题。现有方法主要集中在原语修剪和属性量化，但未能有效处理高斯基函数之间的冗余。

核心思路：QIRF通过将相邻高斯原语视为局部非正交基，提出了一种新的压缩策略，将原语选择问题转化为子空间感知的选择问题，从而更有效地减少冗余。

技术框架：QIRF的整体架构包括构建解析高斯重叠矩阵和辐射响应密度矩阵，以表征功能冗余和渲染相关性，随后使用广义特征分解来识别主导局部子空间并选择代表性高斯原语。

关键创新：最重要的创新在于引入了非正交函数空间的冗余概念，并通过量子启发的方法来优化高斯原语的选择，与传统的正交基方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，构建了高斯重叠矩阵和响应密度矩阵，并采用了细节感知的保护机制，以确保在激进修剪下仍能保留视觉上重要的高频结构。实验中还使用了广义特征分解来优化选择过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，QIRF在13个场景上平均减少高斯数量和原始PLY存储71.7%，实现约3.54倍的压缩，同时保持与3DGS相当的重建质量，并在渲染速度上提高34.3%。这些结果表明，非正交函数空间冗余是显式高斯辐射场中一个重要但尚未充分探索的冗余来源。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实和增强现实等场景，能够显著提高复杂场景的渲染效率和质量。未来，QIRF方法可能会推动更高效的3D场景表示和实时渲染技术的发展，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) achieves high-quality real-time rendering by representing a scene with a large collection of anisotropic Gaussian primitives. However, complex scenes often require millions of Gaussians, resulting in substantial storage and rendering costs. Existing compression methods mainly reduce redundancy through primitive-wise pruning, attribute quantization, clustering, or neural coding, while redundancy caused by strongly overlapping and non-orthogonal Gaussian basis functions remains largely unexplored. We present QIRF, a quantum-inspired non-orthogonal function-space compression method for 3D Gaussian Splatting. QIRF models neighboring Gaussian primitives as a local non-orthogonal basis and formulates primitive reduction as a subspace-aware selection problem. Specifically, an analytic Gaussian overlap matrix and a radiance-response density matrix are constructed to characterize functional redundancy and rendering relevance. Generalized eigendecomposition is then used to identify the dominant local subspace and select representative Gaussian primitives. An RRDM-based response model and detail-aware safeguarding further preserve visually important high-frequency structures under aggressive pruning. Experiments on 13 scenes from Mip-NeRF 360, Tanks and Temples, and Deep Blending show that QIRF reduces the Gaussian count and raw PLY storage by 71.7 percent on average, corresponding to approximately 3.54 times compression, while maintaining reconstruction quality comparable to 3DGS and achieving a marginal average PSNR improvement of 0.10 dB. QIRF also improves the average rendering speed over 3DGS by 34.3 percent. These results suggest that non-orthogonal function-space redundancy is an important yet underexplored source of representational redundancy in explicit Gaussian radiance fields.