ECCV'24开源 | 2000 FPS！使用2D GS进行图像表示和压缩！

主要观点总结

本文介绍了GaussianImage：一种基于二维高斯泼溅的图像表示与压缩新技术。该研究旨在解决隐式神经表示（INRs）在实际场景中的部署难题，如训练时间长、GPU内存需求大和解码速度慢等。通过引入二维高斯分布和新型的栅格化算法，GaussianImage实现了高效的图像表示、压缩和快速的解码。论文还详细描述了其图像编解码器的开发、实验结果和未来工作方向。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景及挑战

随着隐式神经表示（INRs）在图像表示和压缩方面的成功，其在内存有限的低端设备上的使用受到限制，因为需要大量的GPU资源进行高效的训练、推理和渲染。

关键观点2: 方法概述

提出使用二维高斯泼溅（Splatting）进行图像表示和压缩的新范式。通过紧凑的二维高斯表示和基于累积混合的新型栅格化方法，实现了高表示性能、较短的训练时间、极小的GPU内存开销以及快速的渲染速度。

关键观点3: 主要贡献

提出了基于二维高斯泼溅的图像表示与压缩的开创性方法；开发了低复杂度的神经图像编解码器，并采用向量量化技术；实验结果表明，与现有方法相比，该方法在保持相似视觉质量的同时，实现了显著的训练和推理加速，并减少了GPU内存的使用。

关键观点4: 实验结果

在Kodak和DIV2K数据集上的实验结果表明，GaussianImage在表示性能、压缩性能和计算复杂度方面均表现出显著优势。

关键观点5: 未来工作

GaussianImage为非端到端图像压缩和表示策略提供了进一步探索的有前途的方向，具有广泛的应用前景。

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 以下文章来源于3D视觉工坊 0. 这篇文章干了啥？ 图像表示是信号处理和计算机视觉中的一项基础任务。传统的图像表示方法，包括网格图形、小波变换和离散余弦变换，已被广泛应用于从图像压缩到视觉任务分析的各个领域。然而，当处理大规模数据集并追求高效的存储解决方案时，这些方法会遇到重大障碍。 隐式神经表示（INRs）的出现标志着图像表示技术的一个重大范式转变。通常，INRs使用紧凑的神经网络来推导从输入坐标到对应输出值的隐式连续映射。这使得INRs能够更有效地捕获和保留图像细节，从而为包括图像压缩、去模糊和超分辨率在内的各种应用提供相当大的益处。然而，大多数最先进的INR方法都依赖于大型高维多层感知器（MLP）网络来准确表示高分辨率图像。这 ………………………………