論文の概要: TETRIS-4DGS: Efficient Post-Training Compression of 4D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14663v1
- Date: Sat, 10 Oct 2026 07:21:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 12:24:00.605272
- Title: TETRIS-4DGS: Efficient Post-Training Compression of 4D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: TETRIS-4DGS: 4次元ガウス平板の高速後圧縮
- Abstract要約: 4D Splatting (4DGS)は、リアルタイムの高品質レンダリングをサポートする強力な動的シーン表現として登場したが、ストレージオーバーヘッドの禁止に悩まされている。
本稿では,これらの問題に対処するための4DGSのための一般訓練後圧縮フレームワークを提案する。
提案手法は,4DGSの実用的展開を容易にし,高品質を維持しつつ,秒間40倍以上の圧縮速度を達成できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.410865350404762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 4D Gaussian Splatting (4DGS) has emerged as a powerful dynamic scene representation, supporting real-time high quality rendering but suffers from prohibitive storage overhead. Existing methods typically attempt to solve this by treating compression as a per-scene optimization problem, limiting generalizability and applicability where low-latency compression is required. In this work, we leverage existing image and video codecs and propose a generalized post-training compression framework for 4DGS to address these issues. Specifically, we apply importance-based adaptive quantization to Gaussians according to their importance levels, effectively refining bitrate allocation while remaining fully compatible with existing codecs. To further improve compression efficiency, we utilize the statistical properties of 4DGS and propose motion- and importance-aware packing to reorganize attributes into codec-friendly 2D maps. Our approach can achieve over 40x compression rate in seconds while maintaining high quality, facilitating the practical deployment of 4DGS.
- Abstract（参考訳）: 4D Gaussian Splatting (4DGS)は、リアルタイムの高品質レンダリングをサポートする強力な動的シーン表現として登場したが、ストレージオーバーヘッドの禁止に悩まされている。
既存の手法では、圧縮をシーンごとの最適化問題として扱い、低遅延圧縮が必要な場合の一般化可能性と適用性を制限することでこれを解決しようとするのが一般的である。
本研究では,既存の画像コーデックとビデオコーデックを活用し,これらの問題に対処するための4DGSのための汎用的なポストトレーニング圧縮フレームワークを提案する。
具体的には、重要度に応じて重要度に基づく適応量子化をガウスに適用し、既存のコーデックと完全互換を維持しつつビットレート割り当てを効果的に改善する。
圧縮効率をさらに向上するため、4DGSの統計特性を活用し、属性をコーデックフレンドリーな2Dマップに再構成するための動き認識と重要認識パッキングを提案する。
提案手法は,4DGSの実用的展開を容易にし,高品質を維持しつつ,秒間40倍以上の圧縮速度を達成できる。
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