CompGS++: Compressed Gaussian Splatting for Static and Dynamic Scene Representation
作者: Xiangrui Liu, Xinju Wu, Shiqi Wang, Zhu Li, Sam Kwong
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2025-04-17
备注: Submitted to a journal
💡 一句话要点
提出CompGS++，通过压缩高斯图元实现静态和动态场景的高效表示与压缩。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 高斯溅射 三维重建 场景压缩 动态场景 图元预测 速率约束优化 沉浸式视觉通信
📋 核心要点
- 高斯溅射方法虽然能进行高质量的3D场景建模，但图元冗余导致数据量过大，不利于网络传输。
- CompGS++通过空间和时间图元预测模块消除图元间冗余，并利用速率约束优化模块减少图元内参数冗余。
- 实验结果表明，CompGS++在多个数据集上显著优于现有方法，实现了更高的压缩率和精确的场景建模。
📝 摘要（中文）
高斯溅射在3D场景建模中表现出色，但由于其固有的图元冗余性，导致数据量巨大。为了支持未来逼真的3D沉浸式视觉通信应用，必须进行显著的压缩，以便在现有互联网基础设施上传输。因此，我们提出了一种新的压缩高斯溅射框架（CompGS++），该框架利用紧凑的高斯图元来实现精确的3D建模，并显著减少静态和动态场景的大小。我们的设计基于消除图元之间和图元内部冗余的原则。具体来说，我们开发了一个全面的预测范式，通过空间和时间图元预测模块来解决图元间的冗余。空间图元预测模块建立了场景图元的预测关系，使大多数图元能够被编码为紧凑的残差，从而大大减少了空间冗余。我们进一步设计了一个时间图元预测模块来处理动态场景，该模块利用跨时间戳的图元相关性来有效地减少时间冗余。此外，我们设计了一个速率约束优化模块，该模块共同最小化重建误差和速率消耗。该模块有效地消除了图元内部的参数冗余，并提高了场景表示的整体紧凑性。在多个基准数据集上的全面评估表明，CompGS++显著优于现有方法，在保持精确场景建模的同时，实现了卓越的压缩性能。我们的实现将在GitHub上公开，以促进进一步的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于高斯溅射的3D场景表示方法，虽然渲染质量高，但存在大量冗余信息，导致模型体积庞大，难以在带宽受限的网络环境中传输和应用。尤其是在动态场景中，时间维度的冗余进一步加剧了这个问题。因此，如何高效压缩高斯图元，在保证渲染质量的前提下显著降低模型大小，是本论文要解决的核心问题。
核心思路：CompGS++的核心思路是消除高斯图元之间以及图元内部的冗余。对于图元间的冗余，利用空间和时间上的相关性进行预测，将大部分图元编码为残差，从而减少数据量。对于图元内部的冗余，通过速率约束优化，在保证重建质量的前提下，减少不必要的参数。这种预测和优化的结合，能够在显著压缩模型大小的同时，保持渲染质量。
技术框架：CompGS++的整体框架包含以下几个主要模块：1) 空间图元预测模块：利用空间相邻图元之间的相关性，预测当前图元的参数，并将预测误差作为残差进行编码。2) 时间图元预测模块：针对动态场景，利用相邻时间帧的图元之间的相关性，预测当前帧的图元参数，同样编码残差。3) 速率约束优化模块：在训练过程中，引入速率约束，联合优化重建误差和码率消耗，从而减少图元内部的参数冗余。最终，将残差和少量关键图元进行编码，实现高效的场景表示。
关键创新：CompGS++的关键创新在于综合考虑了空间和时间上的图元相关性，并将其用于图元预测，从而显著降低了冗余。此外，速率约束优化模块能够有效地减少图元内部的参数冗余，进一步提升压缩效率。与现有方法相比，CompGS++不仅考虑了图元间的冗余，还关注了图元内部的冗余，从而实现了更高效的压缩。
关键设计：在空间图元预测模块中，可以使用基于图神经网络（GNN）的方法来建模图元之间的关系。时间图元预测模块可以采用光流法或类似的方法来估计图元在时间上的运动轨迹。速率约束优化模块可以通过引入拉格朗日乘子来实现，平衡重建误差和码率消耗。损失函数可以设计为重建误差（如L2损失）和码率损失的加权和。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的数据集和应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CompGS++在多个基准数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在压缩率方面显著优于现有方法，同时保持了较高的渲染质量。具体性能数据（例如，压缩率提升百分比、PSNR等）需要在论文中查找。该方法在静态和动态场景中均表现出色，证明了其通用性和有效性。
🎯 应用场景
CompGS++在3D沉浸式视觉通信、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。通过高效压缩3D场景数据，可以降低网络传输带宽需求，提升用户体验，并为移动设备上的3D应用提供支持。该研究成果有助于推动3D视觉技术在实际场景中的应用和普及。
📄 摘要（原文）
Gaussian splatting demonstrates proficiency for 3D scene modeling but suffers from substantial data volume due to inherent primitive redundancy. To enable future photorealistic 3D immersive visual communication applications, significant compression is essential for transmission over the existing Internet infrastructure. Hence, we propose Compressed Gaussian Splatting (CompGS++), a novel framework that leverages compact Gaussian primitives to achieve accurate 3D modeling with substantial size reduction for both static and dynamic scenes. Our design is based on the principle of eliminating redundancy both between and within primitives. Specifically, we develop a comprehensive prediction paradigm to address inter-primitive redundancy through spatial and temporal primitive prediction modules. The spatial primitive prediction module establishes predictive relationships for scene primitives and enables most primitives to be encoded as compact residuals, substantially reducing the spatial redundancy. We further devise a temporal primitive prediction module to handle dynamic scenes, which exploits primitive correlations across timestamps to effectively reduce temporal redundancy. Moreover, we devise a rate-constrained optimization module that jointly minimizes reconstruction error and rate consumption. This module effectively eliminates parameter redundancy within primitives and enhances the overall compactness of scene representations. Comprehensive evaluations across multiple benchmark datasets demonstrate that CompGS++ significantly outperforms existing methods, achieving superior compression performance while preserving accurate scene modeling. Our implementation will be made publicly available on GitHub to facilitate further research.