論文の概要: HAC: Hash-grid Assisted Context for 3D Gaussian Splatting Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14530v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 02:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 21:48:26.828335
• Title: HAC: Hash-grid Assisted Context for 3D Gaussian Splatting Compression
• Title（参考訳）: HAC:3次元ガウス切削圧縮のためのハッシュグリッド支援コンテキスト
• Authors: Yihang Chen, Qianyi Wu, Jianfei Cai, Mehrtash Harandi, Weiyao Lin,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は、新しいビュー合成のための有望なフレームワークとして登場した。 高速な3DGS表現のためのHash-grid Assisted Context (HAC) フレームワークを提案する。 私たちの研究は、コンテキストベースの3DGS表現の圧縮を探求するパイオニアです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.6351304553003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a promising framework for novel view synthesis, boasting rapid rendering speed with high fidelity. However, the substantial Gaussians and their associated attributes necessitate effective compression techniques. Nevertheless, the sparse and unorganized nature of the point cloud of Gaussians (or anchors in our paper) presents challenges for compression. To address this, we make use of the relations between the unorganized anchors and the structured hash grid, leveraging their mutual information for context modeling, and propose a Hash-grid Assisted Context (HAC) framework for highly compact 3DGS representation. Our approach introduces a binary hash grid to establish continuous spatial consistencies, allowing us to unveil the inherent spatial relations of anchors through a carefully designed context model. To facilitate entropy coding, we utilize Gaussian distributions to accurately estimate the probability of each quantized attribute, where an adaptive quantization module is proposed to enable high-precision quantization of these attributes for improved fidelity restoration. Additionally, we incorporate an adaptive masking strategy to eliminate invalid Gaussians and anchors. Importantly, our work is the pioneer to explore context-based compression for 3DGS representation, resulting in a remarkable size reduction of over $75\times$ compared to vanilla 3DGS, while simultaneously improving fidelity, and achieving over $11\times$ size reduction over SOTA 3DGS compression approach Scaffold-GS. Our code is available here: https://github.com/YihangChen-ee/HAC
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、新しいビュー合成のための有望なフレームワークとして登場し、高速レンダリング速度と高忠実さを誇っている。 しかし、ガウスとその関連属性は効果的な圧縮技術を必要とする。 それでも、ガウシアン(あるいは論文のアンカー)の点雲のスパースで非組織的な性質は、圧縮の課題を提示している。 そこで我々は,非組織型アンカーと構造化ハッシュグリッドの関係を利用して,それらの相互情報をコンテキストモデリングに活用し,高度にコンパクトな3DGS表現のためのHash-grid Assisted Context(HAC)フレームワークを提案する。 提案手法では, 連続的な空間的整合性を確立するための2値ハッシュグリッドを導入し, 慎重に設計した文脈モデルを用いて, アンカーの空間的関係を明らかにする。 エントロピー符号化を容易にするために,我々はガウス分布を用いて各量子化属性の確率を正確に推定する。 さらに,無効なガウスとアンカーを除去するために,適応的なマスキング戦略を取り入れた。 重要なことは、我々の研究は3DGS表現の文脈ベースの圧縮を探求する先駆者であり、その結果、バニラ3DGSと比較して75ドル以上のコスト削減が達成され、同時に忠実度が向上し、SOTA3DGS圧縮アプローチであるScaffold-GSよりも11ドル以上のコスト削減が達成された。 私たちのコードはこちらで入手可能です。

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