HybridGS：利用双通道稀疏表示和点云编码器的高效高斯泼溅数据压缩
计算机视觉与模式识别
2025-05-06 v1 图像与视频处理
摘要
现有的大多数3D高斯泼溅（3DGS）压缩方案侧重于通过隐式数据嵌入生成紧凑的3DGS表示。它们编码时间长且数据格式高度定制化，这使得广泛部署变得困难。本文提出了一种名为HybridGS的新型3DGS压缩框架，它同时利用了紧凑生成和标准化点云数据编码的优势。HybridGS首先生成紧凑且显式的3DGS数据。引入了一种双通道稀疏表示来监督基元位置和特征位深度。然后，它利用一个规范的点云编码器进行进一步的数据压缩，并形成标准的输出比特流。我们提出了一种简单有效的码率控制方案，以支撑这种可解释的数据压缩方案。在现阶段，HybridGS不包含任何旨在提高生成过程中3DGS质量的模块。但实验结果表明，与最先进的方法相比，它仍然提供了可比的重建性能，同时具有明显更高的编码和解码速度。代码已在https://github.com/Qi-Yangsjtu/HybridGS上公开。
引用
@article{arxiv.2505.01938,
title = {HybridGS: High-Efficiency Gaussian Splatting Data Compression using Dual-Channel Sparse Representation and Point Cloud Encoder},
author = {Qi Yang and Le Yang and Geert Van Der Auwera and Zhu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01938},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ICML2025