LightGaussian项目解析：实现15倍压缩率与200+FPS的3D高斯模型轻量化技术

LightGaussian项目解析：实现15倍压缩率与200+FPS的3D高斯模型轻量化技术

Fov-3DGS Official Implementation of RTGS: Enabling Real-Time Gaussian Splatting on Mobile Devices Using Efficiency-Guided Pruning and Foveated Rendering. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Fov-3DGS

项目概述

LightGaussian是由horizon-research团队开发的3D高斯模型压缩框架，其核心目标是通过创新的压缩技术，在保持高质量渲染效果的同时，显著减小3D高斯模型的存储空间并提升渲染速度。该项目实现了三大技术突破：

1. 15倍压缩率：通过多阶段压缩流程，将原始3D高斯模型体积缩小至1/15
2. 200+FPS实时渲染：优化后的模型在保持视觉质量的同时实现超实时渲染
3. 大规模场景支持：特别针对复杂大范围3D场景优化

核心技术解析

1. 高斯修剪与恢复(Prune & Recovery)

这是LightGaussian的第一阶段压缩技术，通过智能识别并移除冗余的高斯点来减小模型体积：

• 动态密度调整：在训练过程中实时评估各高斯点的重要性
• 渐进式修剪：采用分阶段修剪策略，避免一次性过度修剪导致质量下降
• 精细恢复：修剪后进行微调，补偿可能损失的细节

技术特点：可减少约65%的高斯点数量，同时保持视觉质量无明显下降。

2. 球谐系数蒸馏(SH Distillation)

针对3D高斯模型中占用大量存储空间的球谐(SH)系数，LightGaussian提出专用蒸馏技术：

• 系数重要性分析：识别对最终渲染影响最大的关键系数
• 分层蒸馏：对不同阶数的SH系数采用差异化压缩策略
• 感知损失函数：确保压缩后的系数变化不会引起明显的视觉差异

3. 向量树量化(VecTree Quantization)

这是LightGaussian的终极压缩手段，采用创新的分层量化方案：

• 全局显著性评分：为每个高斯点分配重要性分数
• 分层向量量化：根据显著性实施不同精度的量化
• 树状结构组织：优化量化后的数据存储结构，提升访问效率

实践指南

环境配置

建议使用conda创建独立环境：

conda env create --file environment.yml
conda activate lightgaussian

注意：项目修改了原始高斯溅射中的"diff-gaussian-rasterization"模块以支持全局显著性评分计算。

压缩流程实践

LightGaussian提供三种压缩方式，可根据需求选择：

1. 基础修剪流程：

bash scripts/run_prune_finetune.sh

2. 联合训练与修剪（适合从头开始）：

bash scripts/run_train_densify_prune.sh

3. 球谐系数蒸馏：

bash scripts/run_distill_finetune.sh

4. 终极向量树量化：

bash scripts/run_vectree_quantize.sh

渲染演示

生成渲染视频（默认椭圆轨迹）：

python render_video.py --source_path 数据集路径 --model_path 模型路径 --skip_train --skip_test --video

对于量化后的模型渲染：

python render_video.py --load_vq

性能表现

根据项目提供的测试数据：

• 压缩率与质量平衡：在15倍压缩率下，SSIM指标仍保持在高水平
• 渲染速度：多数场景可稳定达到200FPS以上
• 内存占用：压缩后模型显存需求大幅降低，使消费级GPU也能处理大规模场景

应用前景

LightGaussian的技术在以下领域具有重要应用价值：

1. 实时3D可视化：建筑可视化、虚拟现实等对实时性要求高的场景
2. 移动端3D应用：大幅降低的存储需求使其适合移动设备部署
3. 云端3D服务：减少传输数据量，提升用户体验
4. 3D内容创作：使艺术家能够创建更复杂场景而不受硬件限制

技术展望

项目团队列出了未来计划，包括提供Docker镜像等，这将进一步降低技术使用门槛。随着3D内容需求的快速增长，类似LightGaussian这样的高效压缩技术将成为3D图形领域的重要基础设施。

该项目代表了3D表示和渲染领域的重要进步，通过创新的压缩方法，在质量、速度和存储效率之间实现了前所未有的平衡，为下一代3D应用开辟了新的可能性。

Fov-3DGS Official Implementation of RTGS: Enabling Real-Time Gaussian Splatting on Mobile Devices Using Efficiency-Guided Pruning and Foveated Rendering. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Fov-3DGS