論文の概要: CAGS: Color-Adaptive Volumetric Video Streaming with Dynamic 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09279v1
• Date: Sun, 10 May 2026 03:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.163691
• Title: CAGS: Color-Adaptive Volumetric Video Streaming with Dynamic 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: CAGS:ダイナミック3Dガウススプレイティングによるカラー適応ボリュームビデオストリーミング
• Abstract要約: ボリュームビデオ(VV)ストリーミングは、リモート3D環境へのリアルタイムで没入的なアクセス、テレプレゼンス、生態モニタリング、ロボット遠隔操作を可能にする。 これらのアプリケーションは、VVストリーミングをリアルタイムなインターフェイスからリモートの物理的環境へと変換し、光リアルなシーン表現、低レイテンシのインタラクション、異種ネットワークでの堅牢なパフォーマンスに対するシステムレベルの新しい要求を提起する。 3D Gaussian Splatting (3DGS)はリアルタイムレンダリングに広く使われており、視覚的品質とレンダリング性能が優れているが、帯域幅の消費による課題に直面している。 ベクトル量子を用いた適応型VVストリーミングのための新しいカラー適応方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.443567258025066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Volumetric video (VV) streaming enables real-time, immersive access to remote 3D environments, powering telepresence, ecological monitoring, and robotic teleoperation. These applications turn VV streaming into a real-time interface to remote physical environments, imposing new system-level demands for photorealistic scene representation, low-latency interaction, and robust performance under heterogeneous networks. 3D Gaussian Splatting (3DGS) has been widely used for real-time photorealistic rendering, offering superior visual quality and rendering performance, but it faces challenges due to bandwidth consumption. Furthermore, as the foundation of adaptive VV streaming, existing Levels of Detail (LoD) methods based on density are not well-suited to Gaussian representations, leading to visible gaps and severe quality degradation. Recent studies have also explored attribute compression techniques to reduce bandwidth consumption. Our preliminary studies reveal that aggressive attribute compression primarily causes color distortion, which can be effectively corrected in the rendered image using a reference image. Motivated by these findings, we propose a novel Color-Adaptive scheme for adaptive VV streaming that uses vector quantization (VQ) to establish LoDs and correct color distortions with low-resolution reference images. We further present CAGS, an adaptive VV streaming system compatible with diverse Gaussian representations, which integrates the Color-Adaptive scheme by rendering reference images on the streaming server and performing color restoration on the client. Extensive experiments on our prototype system demonstrate that CAGS outperforms the existing adaptive streaming systems in PSNR by 5$\sim$20 dB under fluctuating bandwidth, operates significantly faster than existing scalable Gaussian compression methods, and generalizes across different Gaussian representations.
• Abstract（参考訳）: ボリュームビデオ(VV)ストリーミングは、リモート3D環境へのリアルタイムで没入的なアクセス、テレプレゼンス、生態モニタリング、ロボット遠隔操作を可能にする。 これらのアプリケーションは、VVストリーミングをリアルタイムなインターフェースからリモート物理環境へと変換し、光リアルなシーン表現、低レイテンシインタラクション、異種ネットワークでの堅牢なパフォーマンスに対するシステムレベルの新たな要求を課している。 3D Gaussian Splatting (3DGS)はリアルタイムのフォトリアリスティックレンダリングに広く使われており、視覚的品質とレンダリング性能が優れているが、帯域幅の消費による課題に直面している。 さらに、適応VVストリーミングの基礎として、密度に基づく既存のレベル・オブ・ディーテール(LoD)法はガウス表現には適さないため、目に見えるギャップと厳しい品質劣化をもたらす。 近年,帯域幅削減のための属性圧縮技術についても検討されている。 予備研究では、アグレッシブ属性圧縮は、主に色歪みを引き起こし、参照画像を用いてレンダリング画像に有効に補正できることを示した。 そこで本研究では,ベクトル量子化(VQ)を用いた適応型VVストリーミングのための新しいカラー適応方式を提案する。 さらに,多様なガウス表現に適合する適応型VVストリーミングシステムであるCAGSを,ストリーミングサーバ上で参照画像をレンダリングし,クライアント上で色復元を行うことにより,カラー適応方式を統合した。 プロトタイプシステム上での大規模な実験により、CAGSはPSNRの既存の適応ストリーミングシステムよりも5$\sim$20dBの帯域幅で優れており、既存のスケーラブルなガウス圧縮法よりもはるかに高速に動作し、様々なガウス表現を一般化することを示した。

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