GausPcc-1K

GausPcc-1K是一个专门用于高斯点云几何压缩的训练数据集，针对3D高斯泼溅（3DGS）中的高斯空间位置压缩问题而设计。该数据集的特点是高斯点云在全局稀疏而局部密集的几何分布，与传统的点云特性不同。

GausPcc-1K is a specialized training dataset for geometric compression of Gaussian point clouds, developed to address the task of Gaussian spatial position compression in 3D Gaussian Splatting (3DGS). This dataset is characterized by a geometric distribution of Gaussian point clouds that is globally sparse yet locally dense, which distinguishes it from conventional point cloud properties.

原始信息汇总

GausPcc 数据集概述

基本信息

• 数据集名称: GausPcc-1K
• 研究领域: 3D高斯点云压缩
• 发布日期: 2025年（预印本）
• 许可证: 遵循3D-GS和DL3DV-10K的许可证
• 相关论文: arXiv:2505.18197

数据集特点

1. 数据内容:

   • 专为高斯点云几何压缩设计的训练数据集
   • 包含全局稀疏但局部密集的几何分布特征

2. 技术背景:

   • 针对3D高斯泼溅(3DGS)存储需求大的问题
   • 首次将基于AI的点云压缩技术整合到高斯压缩流程中

数据集状态

• [ ] 尚未正式发布（标记为"Coming Soon"）
• 测试集下载链接: 暂未提供
• GausPcc-1K下载链接: 暂未提供

相关资源

• 预训练模型: GausPcgc
• 项目主页: GausPcc

引用格式

bibtex @misc{wang2025novelbenchmarkdatasetefficient, title={A Novel Benchmark and Dataset for Efficient 3D Gaussian Splatting with Gaussian Point Cloud Compression}, author={Kangli Wang and Shihao Li and Qianxi Yi and Wei Gao}, year={2025}, eprint={2505.18197}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.GR}, url={https://arxiv.org/abs/2505.18197}, }

注意事项

• 使用GausPcc-1K数据集时需同时引用DL3DV-10K数据集
• 数据集正式发布后将更新下载链接

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在沉浸式媒体与自动驾驶技术快速发展的背景下，GausPcc-1K数据集通过创新性地将3D高斯点云视为特殊点云进行构建。研究团队采用基于AI的点云压缩技术，针对高斯点云特有的全局稀疏、局部密集几何分布特性，设计了专用压缩框架GausPcgc。数据集构建过程中充分考虑了高斯属性与空间位置的协同压缩，通过优化传统点云压缩方法，显著提升了压缩效率。

使用方法

使用者可通过GitHub仓库获取完整代码框架与预训练模型。数据集应用需配合专用压缩管线，首先通过Morton编码对高斯锚点进行空间重排，随后调用AI压缩模块处理几何信息。框架支持与现有高斯溅射系统的无缝集成，用户仅需替换传统压缩模块即可体验性能提升。详细的API文档与示例脚本降低了技术迁移门槛。

背景与挑战

背景概述

GausPcc-1K数据集由北京大学和鹏城实验室的研究团队于2025年提出，旨在解决3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技术中的存储效率问题。3DGS作为一种高保真渲染技术，在沉浸式媒体和自动驾驶领域展现出巨大潜力，但其庞大的高斯属性数据导致存储需求激增。该数据集创新性地将高斯图元视为点云，并引入基于人工智能的点云压缩技术，显著提升了压缩效率。GausPcc-1K的推出填补了传统压缩方法在空间位置压缩方面的空白，为3D视觉领域的研究提供了重要的基准数据支持。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在两个维度：在领域问题层面，3D高斯点云具有全局稀疏而局部密集的特殊几何分布特性，这与传统点云的均匀分布形成显著差异，导致现有压缩模型直接迁移时性能下降。在构建过程中，研究团队需要攻克高斯属性与空间坐标的耦合压缩难题，同时确保压缩后的数据能保持原始场景的渲染质量。此外，如何平衡压缩率与计算效率，以及处理不同场景下的高斯分布异质性，都是构建过程中需要解决的关键技术瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在沉浸式媒体和自动驾驶领域，3D高斯泼溅技术因其高保真渲染和计算效率而备受关注。GausPcc-1K数据集通过将高斯基元概念化为点云，并利用点云压缩技术，显著减少了存储需求，为3D高斯泼溅技术的实际应用提供了重要支持。该数据集特别适用于需要高效存储和快速渲染的场景，如虚拟现实、增强现实和实时三维重建。

解决学术问题

GausPcc-1K数据集解决了3D高斯泼溅技术中高斯空间位置压缩的学术难题。传统压缩方法往往忽略高斯空间位置的压缩，导致不必要的比特流开销。该数据集通过引入AI-based点云压缩技术，优化了高斯点云的几何分布特性，显著提升了压缩比和推理速度，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

实际应用

在实际应用中，GausPcc-1K数据集为虚拟现实、自动驾驶和实时三维重建等场景提供了高效的数据支持。通过减少存储需求和提升渲染效率，该数据集使得大规模三维场景的实时渲染和交互成为可能，极大地推动了相关技术的商业化进程。

数据集最近研究

最新研究方向

随着沉浸式媒体和自动驾驶技术的迅猛发展，3D高斯泼溅（3DGS）技术凭借其高保真渲染和计算效率优势成为研究热点。然而，传统3DGS表示方法因存储大量高斯属性而面临严峻挑战，尤其在空间位置压缩方面存在显著不足。GausPcc-1K数据集创新性地将高斯图元视为点云，通过引入基于AI的点云压缩技术，有效解决了高斯点云特有的全局稀疏局部密集分布特性带来的压缩难题。该数据集与UniPCGC等前沿点云压缩框架形成技术协同，为构建端到端的高效3D场景表示体系提供了关键基础设施，其开源特性将进一步推动计算机图形学与三维视觉领域的交叉创新。