論文の概要: SCAR-GS: Spatial Context Attention for Residuals in Progressive Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04348v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 19:34:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.886832
- Title: SCAR-GS: Spatial Context Attention for Residuals in Progressive Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: SCAR-GS:プログレッシブガウススメッティングにおける残留物に対する空間的コンテキストアテンション
- Authors: Diego Revilla, Pooja Suresh, Anand Bhojan, Ooi Wei Tsang,
- Abstract要約: 従来の手法を、より強力な残留ベクトル量子化アプローチで置き換える3次元ガウススプラッティングのための新しいプログレッシブ合成を導入する。
我々の重要な貢献は、連続した送信インデックスの条件確率を正確に予測する多分解能ハッシュグリッドによって導かれる自己回帰エントロピーモデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.37515646463759694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in 3D Gaussian Splatting have allowed for real-time, high-fidelity novel view synthesis. Nonetheless, these models have significant storage requirements for large and medium-sized scenes, hindering their deployment over cloud and streaming services. Some of the most recent progressive compression techniques for these models rely on progressive masking and scalar quantization techniques to reduce the bitrate of Gaussian attributes using spatial context models. While effective, scalar quantization may not optimally capture the correlations of high-dimensional feature vectors, which can potentially limit the rate-distortion performance. In this work, we introduce a novel progressive codec for 3D Gaussian Splatting that replaces traditional methods with a more powerful Residual Vector Quantization approach to compress the primitive features. Our key contribution is an auto-regressive entropy model, guided by a multi-resolution hash grid, that accurately predicts the conditional probability of each successive transmitted index, allowing for coarse and refinement layers to be compressed with high efficiency.
- Abstract（参考訳）: 近年の3次元ガウス平滑化は, リアルタイムかつ高忠実な新規なビュー合成を可能にしている。
それでも、これらのモデルには、大規模および中規模のシーンに対する大きなストレージ要件があり、クラウドやストリーミングサービスへのデプロイメントを妨げている。
これらのモデルに対する最新のプログレッシブ圧縮技術は、空間文脈モデルを用いてガウス属性のビットレートを減らすためにプログレッシブマスキングとスカラー量子化技術に依存している。
有効ではあるが、スカラー量子化は高次元特徴ベクトルの相関を最適に捉えてはならない。
本研究では,従来の手法を,より強力な残留ベクトル量子化手法で置き換え,プリミティブな特徴を圧縮する3次元ガウススプラッティングのプログレッシブコーデックを提案する。
我々の重要な貢献は、多分解能ハッシュグリッドで導かれる自己回帰エントロピーモデルであり、逐次送信された各指標の条件確率を正確に予測し、粗い層と精細層を高効率で圧縮することができる。
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