HAC: Hash-grid Assisted Context for 3DGaussian Splatting Compression
时间: 2025-06-28 09:05:06 浏览: 15
### Hash-grid Assisted Context (HAC) 实现与应用
#### HAC框架概述
Hash-grid Assisted Context (HAC) 框架旨在通过利用无序3D高斯分布(锚点)属性之间的互信息以及哈希网格特征来压缩3D GS模型[^1]。
#### 压缩方法原理
该框架的核心在于有效地捕捉并表示三维空间中不规则排列的高斯粒子间的关联性。具体来说,HAC引入了一种基于散列的方法,在保持几何精度的同时显著减少了数据量。这种方法不仅提高了存储效率,还增强了重建质量[^3]。
#### 技术细节
为了实现高效的压缩效果,HAC采用了以下关键技术:
- **哈希表索引机制**:通过对每个高斯粒子的位置进行量化处理,并将其映射到固定大小的空间单元格内形成稀疏矩阵;随后使用哈希函数将这些位置编码成紧凑形式以便快速查找访问。
- **上下文建模**:考虑到相邻区域内的高斯参数可能存在相似之处,因此可以采用局部统计特性作为先验知识指导后续预测过程,从而进一步降低冗余度。
- **自适应调整策略**:根据不同场景需求动态改变采样密度及分辨率设置,确保最佳性能表现下的资源消耗最小化。
```python
def build_hash_grid(gaussians, cell_size):
"""构建哈希网格"""
hash_table = {}
for g in gaussians:
key = tuple((g.position / cell_size).astype(int))
if key not in hash_table:
hash_table[key] = []
hash_table[key].append(g)
return hash_table
class GaussianParticle:
def __init__(self, position, intensity):
self.position = np.array(position)
self.intensity = intensity
gaussians = [
GaussianParticle([0.1, 0.2, 0.3], 0.8),
# ... 更多实例 ...
]
hash_grid = build_hash_grid(gaussians, 0.5)
print(hash_grid)
```
上述代码展示了如何创建一个简单的哈希网格结构用于管理大量离散分布于三维环境里的高斯颗粒对象。此操作能够极大地简化对于特定区域内目标元素定位查询的任务复杂程度。
#### 性能优势
实验结果显示,相较于其他同期工作成果而言,所提出的HAC方案能够在保证高质量视觉呈现的基础上取得更优的数据压缩比率,展现出明显的技术领先地位。
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