Compression in 3D Gaussian Splatting: A Survey of Methods, Trends, and Future Directions
作者: Muhammad Salman Ali, Chaoning Zhang, Marco Cagnazzo, Giuseppe Valenzise, Enzo Tartaglione, Sung-Ho Bae
分类: cs.GR
发布日期: 2025-02-26
💡 一句话要点
对3D高斯溅射压缩方法、趋势和未来方向的全面综述
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 压缩 神经辐射场 场景表示 实时渲染
📋 核心要点
- 3D高斯溅射(3DGS)虽然渲染速度快且可编辑性强，但其巨大的内存和存储需求限制了其在资源受限设备上的应用。
- 本文对现有的3DGS压缩方法进行了全面的分类和分析，并从拓扑角度评估了各种方法的优缺点。
- 通过分析高效NeRF表示的进展，本文为未来3DGS优化提供了新的思路，并指出了当前研究的挑战和未来方向。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3DGS)作为一种显式场景渲染和计算机图形学方法崭露头角。与传统的神经辐射场(NeRF)方法不同，3DGS利用数百万个可学习的3D高斯函数，而非隐式的、基于坐标的模型来映射空间坐标到像素值。其可微渲染技术和显式场景表示与操作能力，使3DGS成为下一代3D重建和表示技术的潜在变革者，从而实现实时渲染速度和前所未有的可编辑性。然而，尽管具有优势，3DGS仍面临着巨大的内存和存储需求，对资源受限设备上的部署构成挑战。本综述全面概述了3DGS的可扩展性和压缩。首先详细介绍了3DGS的背景，然后对现有的压缩方法进行了结构化的分类。此外，我们从拓扑的角度分析和比较了当前的方法，评估了它们在保真度、压缩率和计算效率方面的优势和局限性。我们还探讨了高效NeRF表示的进展如何启发3DGS优化的未来发展。最后，总结了当前的研究挑战，并强调了未来探索的关键方向。
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射(3DGS)虽然在实时渲染和可编辑性方面表现出色，但其存储需求巨大，严重限制了其在移动设备等资源受限平台上的部署。现有方法在压缩3DGS时，往往难以在压缩率、渲染质量和计算效率之间取得平衡。因此，如何有效地压缩3DGS，同时保持其高质量的渲染效果和实时性，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是对现有的3DGS压缩方法进行系统性的分类、分析和比较，从而为研究人员提供一个全面的视角，了解各种方法的优缺点和适用场景。此外，本文还借鉴了高效NeRF表示的经验，为未来的3DGS优化提供了新的思路。通过拓扑分析，更深入地理解不同压缩方法对3DGS结构的影响。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：首先，对3DGS的背景知识进行详细介绍；其次，对现有的3DGS压缩方法进行结构化的分类，例如基于量化、剪枝、矩阵分解等的方法；然后，从拓扑的角度分析和比较这些方法，评估它们在保真度、压缩率和计算效率方面的表现；接着，探讨高效NeRF表示的进展如何启发3DGS优化；最后，总结当前的研究挑战，并展望未来的研究方向。
关键创新：本文的创新之处在于：(1) 对现有的3DGS压缩方法进行了全面的、结构化的分类和分析，为研究人员提供了一个清晰的路线图；(2) 从拓扑的角度分析了不同压缩方法对3DGS结构的影响，这是一种新颖的视角；(3) 借鉴了高效NeRF表示的经验，为未来的3DGS优化提供了新的思路。与现有方法相比，本文更侧重于对现有技术的梳理和分析，而非提出新的压缩算法。
关键设计：本文作为一篇综述，并没有提出新的算法或模型，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，本文对现有方法的分类和分析，以及对未来研究方向的展望，都为未来的研究提供了重要的指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文对现有3DGS压缩方法进行了全面的分类和分析，并从拓扑角度评估了各种方法的优缺点。通过分析高效NeRF表示的进展，为未来3DGS优化提供了新的思路，并指出了当前研究的挑战和未来方向。这些分析为后续研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究成果对3DGS在移动设备、AR/VR等资源受限平台上的应用具有重要意义。通过对现有压缩方法的分析和未来方向的展望，可以推动3DGS技术在游戏、虚拟现实、远程协作等领域的广泛应用，并降低3D内容的存储和传输成本。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently emerged as a pioneering approach in explicit scene rendering and computer graphics. Unlike traditional neural radiance field (NeRF) methods, which typically rely on implicit, coordinate-based models to map spatial coordinates to pixel values, 3DGS utilizes millions of learnable 3D Gaussians. Its differentiable rendering technique and inherent capability for explicit scene representation and manipulation positions 3DGS as a potential game-changer for the next generation of 3D reconstruction and representation technologies. This enables 3DGS to deliver real-time rendering speeds while offering unparalleled editability levels. However, despite its advantages, 3DGS suffers from substantial memory and storage requirements, posing challenges for deployment on resource-constrained devices. In this survey, we provide a comprehensive overview focusing on the scalability and compression of 3DGS. We begin with a detailed background overview of 3DGS, followed by a structured taxonomy of existing compression methods. Additionally, we analyze and compare current methods from the topological perspective, evaluating their strengths and limitations in terms of fidelity, compression ratios, and computational efficiency. Furthermore, we explore how advancements in efficient NeRF representations can inspire future developments in 3DGS optimization. Finally, we conclude with current research challenges and highlight key directions for future exploration.