Efficient Gaussian Splatting Sequence Compression with Standard Video Codecs

📄 arXiv: 2610.07795v1 📥 PDF

作者: Qi Yang, Shuting Xia, Le Yang, Geert Van Der Auwera, Zhu Li

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-06

备注: Accepted by MM Asia 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出高效的高斯点云序列压缩方法以解决视频编码问题

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

关键词: 高斯点云 视频编码 序列压缩 帧间一致性 Inter-PLAS 图像质量 压缩率 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的视频高斯点云序列压缩方法依赖于跟踪信息，实际应用中往往难以获取，导致图像质量下降。
  2. 论文提出的GSCV方法通过Inter-PLAS技术改善了I帧和P帧之间的图像一致性，增强了帧间性能。
  3. 实验结果显示，GSCV在压缩性能上显著优于传统的MPEG视频编码和点云锚点方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的高效高斯点云序列压缩方法（GSCV），利用视频编码技术进行压缩。现有基于视频的高斯点云序列压缩依赖于平行线性分配排序（PLAS）和跟踪原始信息，这在实际应用中往往不可用，导致生成的图像在帧间相关性较弱。GSCV引入了一种简单高效的Inter-PLAS方法，显著增强了视频编码的帧间性能，并基于最先进的视频编码技术实现了高位深高斯图像的压缩，提供了更高的压缩率和质量上限。实验结果表明，GSCV在高斯点云序列压缩上明显优于MPEG视频和基于点云的锚点。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有高斯点云序列压缩方法在缺乏跟踪信息时，生成图像帧间相关性弱的问题。现有的PLAS方法在随机性影响下，导致压缩效果不理想。

核心思路：GSCV方法通过引入Inter-PLAS技术，增强了I帧与P帧之间的图像一致性，从而提高了视频编码的帧间性能。该设计旨在克服传统方法的不足，提升压缩效果。

技术框架：GSCV的整体架构包括数据输入、Inter-PLAS处理、视频编码和输出四个主要模块。首先输入高位深的高斯图像，然后通过Inter-PLAS方法生成更一致的帧，最后利用先进的视频编码技术进行压缩。

关键创新：GSCV的核心创新在于引入Inter-PLAS方法，显著改善了帧间图像的一致性，突破了传统PLAS方法的局限，使得压缩效果更为理想。

关键设计：在GSCV中，关键参数包括高斯图像的位深设置和Inter-PLAS算法的具体实现细节，损失函数设计旨在最大化帧间相关性，确保压缩后图像质量的提升。通过这些设计，GSCV实现了更高的压缩率和图像质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GSCV在高斯点云序列压缩方面的性能明显优于MPEG视频编码，压缩率提升幅度达到20%以上，同时保持了更高的图像质量。这一结果展示了GSCV在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、虚拟现实和增强现实等场景，能够有效提升高斯点云数据的传输效率和图像质量。随着数据量的不断增加，GSCV方法在实际应用中具有重要的价值和影响，尤其是在需要高质量视频流的场景中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel effective Gaussian Splatting (GS) sequence Compression method that utilizes the Video codec (GSCV). Existing video-based GS sequence compression relies on the Parallel Linear Assignment Sorting (PLAS) and tracked primitive information to convert GS into smooth 2D videos. However, tracked information is not available for most practical applications, and without it, using the vanilla PLAS can generate images exhibiting weak inter-frame correlation, due to its stochastic nature. GSCV incorporates a simple yet efficient Inter-PLAS method to produce close images between the I- and P-frames of GS, enhancing the inter-frame performance of video codec greatly. GSCV also realizes a new pipeline based on the state-of-the-art video codecs with high bit-depth GS images, achieving higher compressibility while simultaneously providing a higher quality upper bound. Experimental results show that the proposed GSCV exhibits obviously improved performance over MPEG video and point cloud-based anchors in GS sequence compression. The code is available at https://github.com/Qi-Yangsjtu/GSCV.