所有数据集平均压缩率超100倍！HAC++已开源：实现3DGS的紧凑存储(ARXIV'25)

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 3DGS压缩的局限性 近年来，新视角合成技术取得了显著进展。神经辐射场（NeRF）提出了一种突破性的方法，通过使用隐式多层感知机（MLP）沿着采样射线累积 RGB 值，从输入图像中构建 3D 表征。然而，MLP 体积庞大，射线点采样密集，成为了训练和渲染速度的瓶颈。后续 NeRF 研究引入了特征网格，以提升渲染过程的效率。这些方法结合可学习的显式表示和更快速的 MLP，从而提高了渲染速度。然而，由于仍然依赖于密集的射线点采样，这些方法的渲染速度仍然相对较慢。 在此背景下，一种新型 3D 表示方式——3D 高斯喷溅（3DGS）应运而生。3DGS 采用可学习的显式高斯来描述 3D 场景，这些高斯点由结构光重建（SfM）生成，该方法通过输入图像和 ………………………………