用于图像压缩的结构引导2D高斯喷溅

Research Paper#Image Compression, 2D Gaussian Splatting, Computer Vision🔬 Research|分析: 2026年1月3日 18:21•
发布: 2025年12月30日 06:35
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分析

本文解决了2D高斯喷溅（2DGS）在图像压缩方面的局限性，特别是在低比特率下。它引入了一种结构引导的分配原则，通过将图像结构与表示能力和量化精度相结合来提高率失真（RD）效率。所提出的方法包括结构引导的初始化、自适应位宽量化和几何一致性正则化，所有这些都旨在增强2DGS的性能，同时保持快速的解码速度。
引用 / 来源
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"The approach substantially improves both the representational power and the RD performance of 2DGS while maintaining over 1000 FPS decoding. Compared with the baseline GSImage, we reduce BD-rate by 43.44% on Kodak and 29.91% on DIV2K."
A
ArXiv2025年12月30日 06:35
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