論文の概要: A Hierarchical Compression Technique for 3D Gaussian Splatting Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06976v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 13:34:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:00.528987
• Title: A Hierarchical Compression Technique for 3D Gaussian Splatting Compression
• Title（参考訳）: 3次元ガウス平滑圧縮のための階層圧縮法
• Authors: He Huang, Wenjie Huang, Qi Yang, Yiling Xu, Zhu li,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (GS) は、新規なビュー合成において優れたレンダリング品質と生成速度を示す。 現在の3D GS圧縮研究は主によりコンパクトなシーン表現の開発に焦点を当てている。 本稿では,このギャップに対処する階層型GS圧縮(HGSC)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.785131033155924
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (GS) demonstrates excellent rendering quality and generation speed in novel view synthesis. However, substantial data size poses challenges for storage and transmission, making 3D GS compression an essential technology. Current 3D GS compression research primarily focuses on developing more compact scene representations, such as converting explicit 3D GS data into implicit forms. In contrast, compression of the GS data itself has hardly been explored. To address this gap, we propose a Hierarchical GS Compression (HGSC) technique. Initially, we prune unimportant Gaussians based on importance scores derived from both global and local significance, effectively reducing redundancy while maintaining visual quality. An Octree structure is used to compress 3D positions. Based on the 3D GS Octree, we implement a hierarchical attribute compression strategy by employing a KD-tree to partition the 3D GS into multiple blocks. We apply farthest point sampling to select anchor primitives within each block and others as non-anchor primitives with varying Levels of Details (LoDs). Anchor primitives serve as reference points for predicting non-anchor primitives across different LoDs to reduce spatial redundancy. For anchor primitives, we use the region adaptive hierarchical transform to achieve near-lossless compression of various attributes. For non-anchor primitives, each is predicted based on the k-nearest anchor primitives. To further minimize prediction errors, the reconstructed LoD and anchor primitives are combined to form new anchor primitives to predict the next LoD. Our method notably achieves superior compression quality and a significant data size reduction of over 4.5 times compared to the state-of-the-art compression method on small scenes datasets.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (GS) は、新規なビュー合成において優れたレンダリング品質と生成速度を示す。 しかし、大きなデータサイズはストレージと送信の難しさを招き、3D GS圧縮が重要な技術となる。 現在の3D GS圧縮研究は主に、明示的な3D GSデータを暗黙の形式に変換するなど、よりコンパクトなシーン表現の開発に焦点を当てている。 対照的に、GSデータ自体の圧縮は、ほとんど調査されていない。 このギャップに対処するため,階層型GS圧縮(HGSC)手法を提案する。 当初我々は,世界的および地域的重要性の両方から得られた重要度に基づいて,重要でないガウス人を訓練し,視覚的品質を維持しつつ,冗長性を効果的に低減した。 オクタリー構造は3D位置を圧縮するために用いられる。 3D GS Octreeに基づいて,KD木を用いて3D GSを複数のブロックに分割することで,階層的な属性圧縮戦略を実装した。 各ブロック内のアンカープリミティブを選択するために最遠点サンプリングを適用し、それ以外をレベル・オブ・詳細(LoD)の異なる非アンカープリミティブとして適用する。 アンカープリミティブは、空間的冗長性を減らすために異なるLoDにわたって非アンカープリミティブを予測するための参照ポイントとして機能する。 アンカープリミティブに対しては、領域適応階層変換を用いて、様々な属性のほとんどロスレス圧縮を実現する。 非アンカープリミティブに対しては、それぞれがk-アレストアンカープリミティブに基づいて予測される。 さらに予測エラーを最小限にするため、再構成されたLoDとアンカープリミティブを組み合わせて新しいアンカープリミティブを形成し、次のLoDを予測する。 提案手法は,小シーンデータセットの圧縮手法と比較して,圧縮品質が向上し,データサイズが4.5倍以上の有意な削減を実現している。

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