論文の概要: HybridGS: High-Efficiency Gaussian Splatting Data Compression using Dual-Channel Sparse Representation and Point Cloud Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01938v1
• Date: Sat, 03 May 2025 22:21:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.340425
• Title: HybridGS: High-Efficiency Gaussian Splatting Data Compression using Dual-Channel Sparse Representation and Point Cloud Encoder
• Title（参考訳）: HybridGS: Dual-Channel Sparse RepresentationとPoint Cloud Encoderを用いた高効率ガウススプレイティングデータ圧縮
• Authors: Qi Yang, Le Yang, Geert Van Der Auwera, Zhu Li,
• Abstract要約: 本稿では,HybridGSと呼ばれる新しい3DGS圧縮フレームワークを提案する。 コンパクトな生成と標準化されたポイントクラウドデータエンコーディングの両方を活用する。 実験結果から,現状の手法に匹敵する再現性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.839712865015347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing 3D Gaussian Splatting (3DGS) compression schemes focus on producing compact 3DGS representation via implicit data embedding. They have long coding times and highly customized data format, making it difficult for widespread deployment. This paper presents a new 3DGS compression framework called HybridGS, which takes advantage of both compact generation and standardized point cloud data encoding. HybridGS first generates compact and explicit 3DGS data. A dual-channel sparse representation is introduced to supervise the primitive position and feature bit depth. It then utilizes a canonical point cloud encoder to perform further data compression and form standard output bitstreams. A simple and effective rate control scheme is proposed to pivot the interpretable data compression scheme. At the current stage, HybridGS does not include any modules aimed at improving 3DGS quality during generation. But experiment results show that it still provides comparable reconstruction performance against state-of-the-art methods, with evidently higher encoding and decoding speed. The code is publicly available at https://github.com/Qi-Yangsjtu/HybridGS.
• Abstract（参考訳）: 既存の 3D Gaussian Splatting (3DGS) 圧縮スキームは、暗黙のデータ埋め込みによるコンパクトな 3DGS 表現の作成に重点を置いている。 長いコーディング時間と高度にカスタマイズされたデータフォーマットを持つため、広くデプロイするのは困難です。 本稿では,コンパクトな生成と標準化された点クラウドデータエンコーディングを両立させるHybridGSという新しい3DGS圧縮フレームワークを提案する。 HybridGSはまずコンパクトで明示的な3DGSデータを生成する。 プリミティブ位置と特徴ビット深さを監督するために、デュアルチャネルスパース表現を導入する。 次に、標準的なポイントクラウドエンコーダを使用して、さらなるデータ圧縮を行い、標準出力ビットストリームを形成する。 解釈可能なデータ圧縮方式をピボットするために, 単純かつ効果的なレート制御方式を提案する。 現在、HybridGSには3DGSの品質向上を目的としたモジュールは含まれていない。 しかし、実験の結果、最先端の手法に匹敵する再現性能を提供しており、明らかに符号化速度と復号速度が向上していることがわかった。 コードはhttps://github.com/Qi-Yangsjtu/HybridGSで公開されている。

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