論文の概要: TED-4DGS: Temporally Activated and Embedding-based Deformation for 4DGS Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05446v1
- Date: Fri, 05 Dec 2025 05:46:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.912816
- Title: TED-4DGS: Temporally Activated and Embedding-based Deformation for 4DGS Compression
- Title（参考訳）: TED-4DGS:4DGS圧縮のための一時活性化および埋め込み型変形
- Authors: Cheng-Yuan Ho, He-Bi Yang, Jui-Chiu Chiang, Yu-Lun Liu, Wen-Hsiao Peng,
- Abstract要約: 速度歪み最適化4DGS圧縮のための時間的活性化および埋め込みに基づく変形方式であるTED-4DGSを提案する。
提案手法は,複数の実世界のデータセット上での最先端の速度歪み性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.026420167067117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building on the success of 3D Gaussian Splatting (3DGS) in static 3D scene representation, its extension to dynamic scenes, commonly referred to as 4DGS or dynamic 3DGS, has attracted increasing attention. However, designing more compact and efficient deformation schemes together with rate-distortion-optimized compression strategies for dynamic 3DGS representations remains an underexplored area. Prior methods either rely on space-time 4DGS with overspecified, short-lived Gaussian primitives or on canonical 3DGS with deformation that lacks explicit temporal control. To address this, we present TED-4DGS, a temporally activated and embedding-based deformation scheme for rate-distortion-optimized 4DGS compression that unifies the strengths of both families. TED-4DGS is built on a sparse anchor-based 3DGS representation. Each canonical anchor is assigned learnable temporal-activation parameters to specify its appearance and disappearance transitions over time, while a lightweight per-anchor temporal embedding queries a shared deformation bank to produce anchor-specific deformation. For rate-distortion compression, we incorporate an implicit neural representation (INR)-based hyperprior to model anchor attribute distributions, along with a channel-wise autoregressive model to capture intra-anchor correlations. With these novel elements, our scheme achieves state-of-the-art rate-distortion performance on several real-world datasets. To the best of our knowledge, this work represents one of the first attempts to pursue a rate-distortion-optimized compression framework for dynamic 3DGS representations.
- Abstract（参考訳）: 静的3次元シーン表現における3Dガウススティング(3DGS)の成功に基づいて、4DGSまたはダイナミック3DGSと呼ばれるダイナミックシーンへの拡張が注目されている。
しかし、動的3DGS表現に対する速度歪み最適化圧縮戦略とともに、よりコンパクトで効率的な変形スキームを設計することは、まだ未定の領域である。
以前の手法では、過剰に特定され短命なガウス原始体を持つ時空4DGSや、時間的制御を明示していない変形を持つ標準3DGSに依存していた。
TED-4DGSは,2つの家族の強度を統一する速度歪み最適化4DGS圧縮のための時間的活性化および埋め込みに基づく変形方式である。
TED-4DGSはスパースアンカーベースの3DGS表現上に構築されている。
各標準アンカーは、その出現と消失遷移を時間とともに指定するために学習可能な時間的アクティベーションパラメータを割り当てられ、一方、軽量なアンカー毎の時間的埋め込みは共有変形バンクをクエリしてアンカー固有の変形を生成する。
速度歪み圧縮には、アンカー属性の分布をモデル化するための暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくハイパープライアと、アンカー内相関を捉えるためのチャネルワイド自己回帰モデルが組み込まれている。
これらの新しい要素により,本手法は実世界の複数のデータセット上での最先端の速度歪み性能を実現する。
我々の知る限り、この研究は動的3DGS表現のための速度歪み最適化圧縮フレームワークを追求する最初の試みの1つである。
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