GIFStream：基于 4D 高斯的特征流增强式沉浸式视频
计算机视觉与模式识别
2025-05-13 v1
摘要
沉浸式视频提供了 6 自由度的无限制观看体验，潜在在未来的视频技术中发挥关键作用。最近，4D 高斯溶解作为一种有效的沉浸式视频方法受到关注，因为其高渲染效率和质量，但在保持可控存储质量方面仍具有挑战。为此，我们引入 GIFStream，这是一种 novel 4D 高斯表示方法，采用规范空间和增强以时间相关特征流的变形场。这些特征流 enables 复杂运动建模，并允许通过利用时相关性和运动感知修剪实现高效压缩。此外，我们引入时空压缩网络以实现端到端压缩。实验结果表明，GIFStream 在 30 Mbps 的条件下交付高质量的沉浸式视频，在 RTX 4090 上实现实时渲染和快速解码。项目页面：https://xdimlab.github.io/GIFStream
引用
@article{arxiv.2505.07539,
title = {GIFStream: 4D Gaussian-based Immersive Video with Feature Stream},
author = {Hao Li and Sicheng Li and Xiang Gao and Abudouaihati Batuer and Lu Yu and Yiyi Liao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07539},
year = {2025}
}
备注
14 pages, 10 figures