論文の概要: Robust, Estimator-Agnostic Dynamic 3DGS Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25633v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 03:43:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.19577
• Title: Robust, Estimator-Agnostic Dynamic 3DGS Compression
• Title（参考訳）: ロバスト, 推定器非依存動的3DGS圧縮
• Abstract要約: いくつかの3DGS圧縮手法は、時間的冗長性を利用するために推定を統合する。 ここでは, 推定値に関係なく, 頑健な圧縮に焦点を当てる。 我々はD-FCGSのIフレームのコーディングを我々の技術に置き換え、Pフレームのコーディングを維持し、全体的なBDレートは-46.2%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.022293329247274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic 3D Gaussian splats (3DGS) model time-varying scenes using a separate Gaussian set per frame. While neighboring video frames are highly correlated due to smooth motion, Gaussian representations retain this correlation to varying degrees, depending on whether the estimator tracks them across time. Some 3DGS compression methods integrate the estimation to exploit temporal redundancy; here, we focus on robust compression regardless of the estimator. We concatenate groups of frames into one Gaussian set, augment each Gaussian with a frame index, and pass it to a static (i.e., non-temporal) 3DGS codec, converting temporal redundancy into spatial redundancy. Concatenated sets are spatially partitioned to limit memory. Our technique requires neither a motion model nor knowledge of the training method. Averaged over six N3DV sequences, all six static codecs achieve gains on tracked sets (-42.0% to -71.8% BD-rate) over per-frame coding. On untracked sets, all codecs except HGSC, which appears incompatible with our technique, remain competitive with per-frame coding (-3.5% to +5.0%). We further replace D-FCGS's I-frame coding with our technique while retaining its P-frame coding, yielding an overall BD-rate of -46.2%. We propose to visualize "trackedness" using an inter-frame similarity metric. The project is available at https://wcjj1236.github.io/d3dgs-benchmark.
• Abstract（参考訳）: Dynamic 3D Gaussian splats (3DGS) model time-variant scene using a separate Gaussian set per frame。 隣接するビデオフレームは滑らかな動きのために高い相関関係にあるが、ガウス表現はこの相関関係を時間にわたって追跡するかどうかによって異なる程度に保っている。 いくつかの3DGS圧縮手法は、時間的冗長性を利用するために推定を統合し、ここでは、推定値に関係なく頑健な圧縮に焦点を当てる。 フレームの群を1つのガウス集合に分解し、各ガウスをフレーム指数で拡張し、静的な(非時間的)3DGSコーデックに渡すことにより、時間的冗長性を空間的冗長性に変換する。 連結集合はメモリを制限するために空間的に分割される。 本手法では,運動モデルや訓練方法の知識は必要としない。 平均6つのN3DVシーケンスにより、6つの静的コーデックは、フレーム単位の符号化よりもトラックセット(42.0%から-71.8%BD-rate)でゲインを得る。 追跡されていないセットでは、我々の技術と互換性がないように見えるHGSC以外のすべてのコーデックは、フレーム単位の符号化(3.5%から+5.0%)と競合するままである。 我々はさらに、D-FCGSのIフレームのコーディングを我々の技術に置き換え、Pフレームのコーディングを維持し、全体的なBDレートは-46.2%である。 フレーム間類似度測定を用いて「追跡性」を可視化することを提案する。 プロジェクトはhttps://wcj1236.github.io/d3dgs-benchmarkで公開されている。

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