FCGS：快速压缩3D Gaussian Splatting表示

技术文档

FCGS：快速压缩3D Gaussian Splatting表示

项目介绍

FCGS（Fast Feedforward 3D Gaussian Splatting Compression）是一个基于PyTorch的开源项目，旨在实现快速、无需优化的3D Gaussian Splatting（3DGS）表示压缩。3DGS是一种流行的三维场景表示方法，但传统的压缩技术通常需要对每个场景进行单独的优化，导致压缩过程缓慢。FCGS通过单次前向传播的方式，无需优化即可快速压缩3DGS，大大减少了压缩时间，从几分钟降低到几秒。

项目技术分析

FCGS的核心是一个优化-free的压缩模型，它通过特定的算法实现3DGS表示的快速压缩。该模型的关键在于它能够直接将现有的3DGS表示压缩成位流，而无需针对每个场景进行优化。这种压缩方式不仅提高了效率，也降低了计算资源的需求。

项目基于PyTorch框架，保证了模型的易用性和可扩展性。在性能上，FCGS虽然在优化-free的方式下，仍然超越了大多数优化-based的压缩方法，显示出其强大的性能。

项目及技术应用场景

FCGS的应用场景广泛，尤其适用于需要对大量3D场景进行快速压缩的场合，如虚拟现实、增强现实、3D地图构建等地方。以下是几个具体的应用场景：

虚拟现实内容制作：在虚拟现实内容的制作过程中，需要大量的3D场景数据。FCGS可以快速压缩这些数据，减少存储和传输成本。
在线3D模型库：在线3D模型库中，为了提高用户体验，需要快速加载和展示模型。FCGS可以实现快速压缩和解压缩，提高模型的上传和下载速度。
3D地图构建：在3D地图构建中，大量的场景数据需要被存储和传输。FCGS可以帮助减少数据的大小，提高地图的构建效率。

项目特点

无需优化：FCGS最大的特点是无需针对每个场景进行优化，从而大大减少了压缩时间。
快速压缩：FCGS可以在几秒内完成3DGS表示的压缩，相比传统方法快得多。
性能优异：即使在优化-free的方式下，FCGS仍然表现出优异的性能，压缩效率高。
易用性强：基于PyTorch框架，易于使用和扩展。

以下是FCGS的安装和使用步骤：

安装

首先，克隆代码库：

git clone git@github.com:YihangChen-ee/FCGS.git --recursive

然后，安装环境：

conda env create --file environment.ymlconda activate FCGS_env

接着，安装tmc3（用于GPCC）：

请参考tmc3的GitHub页面进行安装。
别忘了将tmc3添加到环境变量中，或者手动在代码中指定其位置。

使用

FCGS可以直接压缩任何现有的3DGS表示为位流。以下是压缩和解压缩的命令：

压缩：

python encode_single_scene.py --lmd A_lambda --ply_path_from PATH/TO/LOAD/point_cloud.ply --bit_path_to PATH/TO/SAVE/BITSTREAMS --determ 1

解压缩：

python decode_single_scene.py --lmd A_lambda --bit_path_from PATH/TO/LOAD/BITSTREAMS --ply_path_to PATH/TO/SAVE/point_cloud.ply

验证：

python decode_single_scene_validate.py --lmd A_lambda --bit_path_from PATH/TO/LOAD/BITSTREAMS --ply_path_to PATH/TO/SAVE/point_cloud.ply --source_path PATH/TO/SOURCE/SCENES

通过上述介绍，可以看出FCGS在3DGS压缩领域具有明显的优势，不仅提高了压缩速度，还保证了压缩质量，是相关领域研究者和开发者的优选工具。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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