Fast Feedforward 3D Gaussian Splatting Compression

要約

3D ガウス スプラッティング (3DGS) は、斬新なビュー合成のためのリアルタイムかつ高忠実度のレンダリングを進歩させるため、ストレージ要件がその広範な導入に課題をもたらしています。
さまざまな圧縮技術が提案されていますが、従来技術には共通の制限があります。既存の 3DGS では、圧縮を実現するにはシーンごとの最適化が必要であり、圧縮が遅く遅くなります。
この問題に対処するために、1 回のフィードフォワード パスで 3DGS 表現を迅速に圧縮できる最適化不要のモデルである 3D ガウス スプラッティングの高速圧縮 (FCGS) を導入しました。これにより、圧縮時間が数分から数秒に大幅に短縮されます。
圧縮効率を高めるために、サイズと忠実度のバランスをとるためにガウス属性をさまざまなエントロピー制約パスに割り当てるマルチパス エントロピー モジュールを提案します。
また、非構造化ガウス ブロブ間の冗長性を除去するために、ガウス間コンテキスト モデルとガウス内コンテキスト モデルの両方を慎重に設計します。
全体として、FCGS は忠実度を維持しながら 20 倍を超える圧縮率を達成し、ほとんどのシーンごとの SOTA 最適化ベースの手法を上回ります。
私たちのコードは https://github.com/YihangChen-ee/FCGS で入手できます。

要約(オリジナル)

With 3D Gaussian Splatting (3DGS) advancing real-time and high-fidelity rendering for novel view synthesis, storage requirements pose challenges for their widespread adoption. Although various compression techniques have been proposed, previous art suffers from a common limitation: for any existing 3DGS, per-scene optimization is needed to achieve compression, making the compression sluggish and slow. To address this issue, we introduce Fast Compression of 3D Gaussian Splatting (FCGS), an optimization-free model that can compress 3DGS representations rapidly in a single feed-forward pass, which significantly reduces compression time from minutes to seconds. To enhance compression efficiency, we propose a multi-path entropy module that assigns Gaussian attributes to different entropy constraint paths for balance between size and fidelity. We also carefully design both inter- and intra-Gaussian context models to remove redundancies among the unstructured Gaussian blobs. Overall, FCGS achieves a compression ratio of over 20X while maintaining fidelity, surpassing most per-scene SOTA optimization-based methods. Our code is available at: https://github.com/YihangChen-ee/FCGS.

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