面向3D高斯喷溅的冗余感知渐进式结构压缩方法
Redundancy-aware progressive structural compression method for 3D Gaussian splatting
1. 中北大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室, 太原 030051
2. 山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心, 太原 030051
摘要
3D高斯喷溅因兼顾渲染效率与图像质量而受到广泛关注，但其自适应致密化机制会在训练过程中产生大量冗余高斯图元，增加计算与存储开销。针对上述问题，提出了一种冗余感知的渐进式结构压缩方法(RPSC-GS)。首先在训练阶段引入可优化的有效性变量，对图元的长期渲染贡献进行连续建模，并引导其收敛至离散状态；在此基础上，设计渐进式结构压缩机制，通过局部冗余度估计、最小冗余传播策略以及透明度统计信息，识别并物理移除局部高度重叠且视觉贡献较弱的冗余高斯；同时设计全局透明度补充剪枝策略进一步去除弱可见噪声。实验结果表明，相比3DGS基线方法，该方法在三个标准数据集上的平均渲染速度分别提升约173%、229%和318%；同时显著降低峰值显存占用，在典型场景中最高减少约44%，在保证渲染质量的前提下有效提升了模型的渲染效率与结构紧凑性，为实时三维场景渲染提供了一种高效的结构压缩方案。
基金项目
国家自然科学基金项目(62272426)
山西省科技重大专项计划"揭榜挂帅"项目(202201150401021)
山西省重点研发计划项目(202402020101001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0128
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第1期
发布历史
[2026-09-10] 优先出版
引用本文
孙凡淑, 况立群, 秦妍婷, 等. 面向3D高斯喷溅的冗余感知渐进式结构压缩方法 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0128. (Sun Fanshu, Kuang Liqun, Qin Yanting, et al. Redundancy-aware progressive structural compression method for 3D Gaussian splatting [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0128. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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