Confident Splatting: Confidence-Based Compression of 3D Gaussian Splatting via Learnable Beta Distributions
作者: AmirHossein Naghi Razlighi, Elaheh Badali Golezani, Shohreh Kasaei
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2025-06-28
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于可学习Beta分布置信度的3D高斯溅射压缩方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯溅射 压缩 Beta分布 置信度学习 实时渲染
📋 核心要点
- 3D高斯溅射虽然渲染质量高，但splat数量巨大，导致存储和计算负担重。
- 论文提出基于可学习Beta分布的置信度压缩方法，通过优化置信度来修剪不重要的splat。
- 实验表明，该方法在压缩率和视觉保真度之间取得了良好的平衡，并可作为场景质量评估指标。
📝 摘要（中文）
3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)能够实现高质量的实时渲染，但通常会产生数百万个splat，导致过度的存储和计算开销。本文提出了一种新颖的有损压缩方法，该方法基于建模为Beta分布的可学习置信度分数。通过重建感知的损失函数优化每个splat的置信度，从而能够在保持视觉保真度的同时修剪低置信度的splat。所提出的方法与架构无关，可以应用于任何高斯溅射变体。此外，平均置信度值可以作为评估场景质量的新指标。大量实验表明，与先前的工作相比，该方法在压缩和保真度之间取得了良好的权衡。代码和数据已公开。
🔬 方法详解
问题定义：3D高斯溅射技术虽然能实现高质量的实时渲染，但其生成的场景通常包含数百万个高斯splat，这导致了巨大的存储空间需求和计算开销。现有方法在压缩高斯splat时，往往难以在压缩率和渲染质量之间取得平衡，或者依赖于特定的网络架构，缺乏通用性。
核心思路：本文的核心思路是引入可学习的置信度分数，并将其建模为Beta分布。通过优化每个splat的置信度，可以有效地识别并移除对场景重建贡献较小的splat，从而实现压缩。Beta分布的选择允许模型学习置信度的分布，并更好地适应不同场景的特点。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 初始化3D高斯splat场景；2) 为每个splat分配一个可学习的置信度分数，该分数由Beta分布的参数化表示；3) 使用重建感知的损失函数优化splat的参数和置信度分数；4) 根据置信度分数对splat进行修剪，移除低置信度的splat。整个框架是架构无关的，可以应用于不同的高斯溅射变体。
关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了可学习的置信度分数，并将其建模为Beta分布。与传统的硬阈值修剪方法相比，这种方法能够更精细地控制splat的保留和移除，从而在压缩率和渲染质量之间取得更好的平衡。此外，平均置信度值可以作为评估场景质量的新指标。
关键设计：关键设计包括：1) 使用重建损失（例如L1损失、PSNR等）来指导置信度分数的学习，确保修剪后的场景仍然能够保持较高的视觉保真度；2) 设计合适的Beta分布参数化方法，以便模型能够有效地学习置信度的分布；3) 采用合适的优化算法（例如Adam）来优化splat的参数和置信度分数；4) 设计置信度阈值，用于确定哪些splat应该被修剪。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在压缩率和渲染质量之间取得了良好的权衡。与现有方法相比，该方法能够在保持相似渲染质量的前提下，显著降低splat的数量，从而实现更高的压缩率。此外，实验还验证了平均置信度值作为场景质量评估指标的有效性。具体性能数据未知，但摘要表明优于现有技术。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要高效存储和实时渲染3D场景的领域，例如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、游戏开发、自动驾驶和机器人导航等。通过压缩3D高斯splat场景，可以降低存储成本，提高渲染效率，从而为用户提供更流畅、更逼真的体验。此外，该方法还可以用于场景质量评估和优化。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting enables high-quality real-time rendering but often produces millions of splats, resulting in excessive storage and computational overhead. We propose a novel lossy compression method based on learnable confidence scores modeled as Beta distributions. Each splat's confidence is optimized through reconstruction-aware losses, enabling pruning of low-confidence splats while preserving visual fidelity. The proposed approach is architecture-agnostic and can be applied to any Gaussian Splatting variant. In addition, the average confidence values serve as a new metric to assess the quality of the scene. Extensive experiments demonstrate favorable trade-offs between compression and fidelity compared to prior work. Our code and data are publicly available at https://github.com/amirhossein-razlighi/Confident-Splatting