論文の概要: D-FCGS: Feedforward Compression of Dynamic Gaussian Splatting for Free-Viewpoint Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05859v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 10:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.853184
• Title: D-FCGS: Feedforward Compression of Dynamic Gaussian Splatting for Free-Viewpoint Videos
• Title（参考訳）: D-FCGS:自由視点映像のための動的ガウス平滑化のフィードフォワード圧縮
• Authors: Wenkang Zhang, Yan Zhao, Qiang Wang, Li Song, Zhengxue Cheng,
• Abstract要約: 自由視点ビデオ(FVV)は没入型3D体験を可能にするが、動的3D表現の効率的な圧縮は依然として大きな課題である。 本稿では,時間的に相関したガウス点雲列を圧縮する新しいフィードフォワードフレームワークである動的ガウス散乱(D-FCGS)のフィードフォワード圧縮を提案する。 実験の結果,最適化手法の速度歪み特性と一致し,40倍以上の圧縮を2秒以内で達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.24209693552492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Free-viewpoint video (FVV) enables immersive 3D experiences, but efficient compression of dynamic 3D representations remains a major challenge. Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) and its dynamic extensions have enabled high-fidelity scene modeling. However, existing methods often couple scene reconstruction with optimization-dependent coding, which limits generalizability. This paper presents Feedforward Compression of Dynamic Gaussian Splatting (D-FCGS), a novel feedforward framework for compressing temporally correlated Gaussian point cloud sequences. Our approach introduces a Group-of-Frames (GoF) structure with I-P frame coding, where inter-frame motions are extracted via sparse control points. The resulting motion tensors are compressed in a feedforward manner using a dual prior-aware entropy model that combines hyperprior and spatial-temporal priors for accurate rate estimation. For reconstruction, we perform control-point-guided motion compensation and employ a refinement network to enhance view-consistent fidelity. Trained on multi-view video-derived Gaussian frames, D-FCGS generalizes across scenes without per-scene optimization. Experiments show that it matches the rate-distortion performance of optimization-based methods, achieving over 40 times compression in under 2 seconds while preserving visual quality across viewpoints. This work advances feedforward compression for dynamic 3DGS, paving the way for scalable FVV transmission and storage in immersive applications.
• Abstract（参考訳）: 自由視点ビデオ(FVV)は没入型3D体験を可能にするが、動的3D表現の効率的な圧縮は依然として大きな課題である。 近年の3Dガウススプラッティング(3DGS)とその動的拡張により,高忠実度シーンモデリングが可能になった。 しかし、既存の手法では、最適化に依存した符号化によるシーン再構成がしばしば行われ、一般化性は制限される。 本稿では,時間的に相関したガウス点雲列を圧縮する新しいフィードフォワードフレームワークである動的ガウス散乱(D-FCGS)のフィードフォワード圧縮を提案する。 提案手法では,フレーム間動きをスパース制御点から抽出するI-Pフレーム符号化を用いたグループ・オブ・フレーム(GoF)構造を導入する。 得られた動きテンソルは、高優先度と時空間事前を組み合わせた2つの事前認識エントロピーモデルを用いて、正確な速度推定のためにフィードフォワードで圧縮される。 再構成のために,制御ポイント誘導運動補償を行い,ビュー一貫性の忠実度を高めるために改良ネットワークを利用する。 マルチビュービデオから派生したガウスフレームで訓練されたD-FCGSは、シーンごとの最適化を行なわずに、シーン間を一般化する。 実験の結果、最適化手法の速度歪み性能と一致し、2秒未満で40倍以上の圧縮を達成し、視点の視覚的品質を保った。 この作業は動的3DGSのフィードフォワード圧縮を推進し、没入型アプリケーションにおけるスケーラブルなFVV伝送とストレージを実現する。

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