論文の概要: LG-HCC: Local Geometry-Aware Hierarchical Context Compression for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28431v2
• Date: Tue, 31 Mar 2026 16:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:02.456885
• Title: LG-HCC: Local Geometry-Aware Hierarchical Context Compression for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: LG-HCC:3次元ガウス平滑化のための局所幾何学的階層的文脈圧縮
• Authors: Xuan Deng, Xiandong Meng, Hengyu Man, Qiang Zhu, Tiange Zhang, Debin Zhao, Xiaopeng Fan,
• Abstract要約: LG-HCCは3DGS圧縮フレームワークであり、コンパクト表現のためのアンカープルーニングとエントロピー符号化にアンカー幾何学的相関を組み込む。 実験により、LG-HCCは構造保存のボトルネックを効果的に解決し、最先端のアンカーベース圧縮アプローチよりも優れた幾何的整合性とレンダリング忠実性を維持することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.81227097905865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables high-fidelity real-time rendering, its prohibitive storage overhead severely hinders practical deployment. Recent anchor-based 3DGS compression schemes reduce gaussina redundancy through ome advanced context models. However, overlook explicit geometric dependencies, leading to structural degradation and suboptimal rate-distortion performance. In this paper, we propose LG-HCC, a geometry-aware 3DGS compression framework that incorporates inter-anchor geometric correlations into anchor pruning and entropy coding for compact representation. Specifically, we introduce an Neighborhood-Aware Anchor Pruning (NAAP) strategy, which evaluates anchor importance via weighted neighborhood feature aggregation and merges redundant anchors into salient neighbors, yielding a compact yet geometry-consistent anchor set. Building upon this optimized structure, we further develop a hierarchical entropy coding scheme, in which coarse-to-fine priors are exploited through a lightweight Geometry-Guided Convolution (GG-Conv) operator to enable spatially adaptive context modeling and rate-distortion optimization. Extensive experiments demonstrate that LG-HCC effectively resolves the structure preservation bottleneck, maintaining superior geometric integrity and rendering fidelity over state-of-the-art anchor-based compression approaches.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は高忠実なリアルタイムレンダリングを可能にするが、その禁止ストレージオーバーヘッドは実用的なデプロイを著しく妨げている。 最近のアンカーベース3DGS圧縮スキームは、オム・アドバンスト・コンテクスト・モデルによるガウシナの冗長性を低減している。 しかし、明示的な幾何学的依存関係を見落とし、構造劣化と最適速度歪み性能をもたらす。 本稿では, アンカープルーニングとエントロピー符号化にアンカー形状相関を組み込んだ3DGS圧縮フレームワークLG-HCCを提案する。 具体的には、重み付けされた近傍特徴集合を介してアンカーの重要性を評価し、余剰アンカーを有意な隣人にマージし、コンパクトで幾何整合性のあるアンカーセットを生成する、近隣のアンカー・プルーニング(NAAP)戦略を導入する。 この最適化された構造を基盤とした階層型エントロピー符号化手法をさらに発展させ,空間適応型コンテキストモデリングとレート歪みの最適化を可能にする軽量なGeometry-Guided Convolution (GG-Conv) 演算子により,粗大から粗大までの前処理を利用できるようにする。 大規模実験によりLG-HCCは構造保存のボトルネックを効果的に解決し、最先端のアンカーベース圧縮アプローチよりも優れた幾何学的整合性とレンダリング忠実性を維持することが示されている。

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