論文の概要: SizeGS: Size-aware Compression of 3D Gaussians with Hierarchical Mixed Precision Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05808v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 04:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:27.512469
• Title: SizeGS: Size-aware Compression of 3D Gaussians with Hierarchical Mixed Precision Quantization
• Title（参考訳）: SizeGS:階層的混合精度量子化による3次元ガウスの寸法認識圧縮
• Authors: Shuzhao Xie, Jiahang Liu, Weixiang Zhang, Shijia Ge, Sicheng Pan, Chen Tang, Yunpeng Bai, Zhi Wang,
• Abstract要約: SizeGSは,視覚的品質を最適化しつつ,特定のサイズ予算内で3DGSを圧縮するフレームワークである。 最適ハイパーパラメータを10分で同定するアルゴリズムを開発し、最先端の手法に匹敵する品質で1.69$times$の効率向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.536238594773288
• License:
• Abstract: Effective compression technology is crucial for 3DGS to adapt to varying storage and transmission conditions. However, existing methods fail to address size constraints while maintaining optimal quality. In this paper, we introduce SizeGS, a framework that compresses 3DGS within a specified size budget while optimizing visual quality. We start with a size estimator to establish a clear relationship between file size and hyperparameters. Leveraging this estimator, we incorporate mixed precision quantization (MPQ) into 3DGS attributes, structuring MPQ in two hierarchical level -- inter-attribute and intra-attribute -- to optimize visual quality under the size constraint. At the inter-attribute level, we assign bit-widths to each attribute channel by formulating the combinatorial optimization as a 0-1 integer linear program, which can be efficiently solved. At the intra-attribute level, we divide each attribute channel into blocks of vectors, quantizing each vector based on the optimal bit-width derived at the inter-attribute level. Dynamic programming determines block lengths. Using the size estimator and MPQ, we develop a calibrated algorithm to identify optimal hyperparameters in just 10 minutes, achieving a 1.69$\times$ efficiency increase with quality comparable to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 効率的な圧縮技術は、3DGSが様々な記憶条件や伝送条件に適応するために不可欠である。 しかし、既存の手法では最適な品質を維持しながらサイズ制約に対処できない。 本稿では,視覚的品質を最適化しつつ,特定のサイズ予算内で3DGSを圧縮するフレームワークであるSizeGSを紹介する。 ファイルサイズとハイパーパラメータの関係を明確にするためのサイズ推定器から始める。 この推定器を利用して、MPQを3DGS属性に組み込み、MPQを2つの階層レベル(属性間および属性内)に構成し、サイズ制約下での視覚的品質を最適化する。 属性間レベルでは、組合せ最適化を0-1整数線形プログラムとして定式化することにより、各属性チャネルにビット幅を割り当て、効率よく解ける。 属性内レベルでは、属性チャネルをベクトルのブロックに分割し、属性間レベルで導出される最適なビット幅に基づいて各ベクトルを定量化する。 動的プログラミングはブロックの長さを決定する。 サイズ推定器とMPQを用いて、最適パラメータを10分で同定し、最先端の手法に匹敵する品質で1.69$\times$効率の向上を達成できるキャリブレーションアルゴリズムを開発した。

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