論文の概要: CAT-3DGS: A Context-Adaptive Triplane Approach to Rate-Distortion-Optimized 3DGS Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00357v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 05:42:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:17.966769
• Title: CAT-3DGS: A Context-Adaptive Triplane Approach to Rate-Distortion-Optimized 3DGS Compression
• Title（参考訳）: CAT-3DGS: 速度歪み最適化3DGS圧縮のための文脈適応型三面体アプローチ
• Authors: Yu-Ting Zhan, Cheng-Yuan Ho, Hebi Yang, Yi-Hsin Chen, Jui Chiu Chiang, Yu-Lun Liu, Wen-Hsiao Peng,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、有望な3D表現として登場した。 リモート側への3DGS表現の圧縮と送信の必要性は見落としている。 この新しいアプリケーションは、レート歪みを最適化した3DGS圧縮を要求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.869104603083676
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• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently emerged as a promising 3D representation. Much research has been focused on reducing its storage requirements and memory footprint. However, the needs to compress and transmit the 3DGS representation to the remote side are overlooked. This new application calls for rate-distortion-optimized 3DGS compression. How to quantize and entropy encode sparse Gaussian primitives in the 3D space remains largely unexplored. Few early attempts resort to the hyperprior framework from learned image compression. But, they fail to utilize fully the inter and intra correlation inherent in Gaussian primitives. Built on ScaffoldGS, this work, termed CAT-3DGS, introduces a context-adaptive triplane approach to their rate-distortion-optimized coding. It features multi-scale triplanes, oriented according to the principal axes of Gaussian primitives in the 3D space, to capture their inter correlation (i.e. spatial correlation) for spatial autoregressive coding in the projected 2D planes. With these triplanes serving as the hyperprior, we further perform channel-wise autoregressive coding to leverage the intra correlation within each individual Gaussian primitive. Our CAT-3DGS incorporates a view frequency-aware masking mechanism. It actively skips from coding those Gaussian primitives that potentially have little impact on the rendering quality. When trained end-to-end to strike a good rate-distortion trade-off, our CAT-3DGS achieves the state-of-the-art compression performance on the commonly used real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、有望な3D表現として登場した。 多くの研究がストレージ要件とメモリフットプリントの削減に重点を置いている。 しかし、3DGS表現をリモート側へ圧縮・送信する必要性は見過ごされている。 この新しいアプリケーションは、レート歪みを最適化した3DGS圧縮を要求する。 3次元空間においてスパース・ガウス原始体を量子化しエントロピーをエンコードする方法は、ほとんど探索されていない。 学習した画像圧縮からハイパープライアフレームワークを利用する試みはほとんどない。 しかし、彼らはガウス原始体に固有の相互相関と内部相関を完全に利用できなかった。 ScaffoldGS上に構築されたこの研究は、CAT-3DGSと呼ばれ、その速度歪みに最適化された符号化に対する文脈適応型三面体アプローチを導入している。 プロジェクションされた2次元平面における空間自己回帰符号化のための相互相関(空間相関)を捉えるために、3次元空間におけるガウス原始体の主軸に従って配向されたマルチスケールの3次元平面を特徴とする。 これらの三面体は超平面として機能し、各ガウス原始体の内部相関を利用するためにチャネルワイズ自己回帰符号化を行う。 我々のCAT-3DGSには、ビュー周波数対応マスキング機構が組み込まれています。 レンダリング品質にほとんど影響を与えないような、ガウスのプリミティブのコーディングを積極的に省略する。 我々のCAT-3DGSは、良いレート歪曲トレードオフを打つためにエンドツーエンドのトレーニングを受けたとき、一般的に使われている実世界のデータセット上で最先端の圧縮性能を達成する。

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