Super-Splat项目中的Python压缩高斯点云序列化实现

背景介绍

在3D计算机视觉和图形学领域，高斯点云(Gaussian Splatting)是一种重要的3D表示方法。Super-Splat项目提供了处理这种数据格式的工具集。本文将详细介绍如何使用Python实现高斯点云数据的压缩序列化。

核心挑战

传统的高斯点云数据存储为PLY格式时存在体积庞大的问题。压缩存储需要解决几个关键技术难点：

1. 数据量化：将浮点数据转换为紧凑的整数表示
2. 空间排序：通过Morton编码优化空间局部性
3. 分块处理：将大数据集分割为可管理的块
4. 归一化处理：在块内对数据进行归一化以提高压缩率

关键技术实现

1. Morton编码排序

Morton编码(又称Z-order曲线)将3D空间中的点映射到1D空间，保持空间局部性：

def part1by2_vec(x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    x = x & 0x000003FF
    x = (x ^ (x << 16)) & 0xFF0000FF
    x = (x ^ (x << 8)) & 0x0300F00F
    x = (x ^ (x << 4)) & 0x030C30C3
    x = (x ^ (x << 2)) & 0x09249249
    return x

2. 数据量化压缩

将浮点数据量化为紧凑的整数表示是关键步骤：

def pack_111011(x: torch.Tensor, y: torch.Tensor, z: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    packed_x = pack_unorm(x, 11) << 21
    packed_y = pack_unorm(y, 10) << 11
    packed_z = pack_unorm(z, 11)
    return packed_x | packed_y | packed_z

3. 四元数压缩

对旋转四元数采用特殊压缩方案，利用其归一化特性：

def pack_rot(q: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    norms = torch.linalg.norm(q, dim=-1, keepdim=True)
    q = q / norms
    largest_components = torch.argmax(torch.abs(q), dim=-1)
    # ...省略后续处理...

完整处理流程

1. 数据预处理：过滤低透明度点，减少数据量
2. 空间排序：使用Morton编码优化空间局部性
3. 分块处理：将数据分成256个点一组
4. 块内归一化：计算每块的min/max值进行归一化
5. 量化编码：将归一化后的数据量化为紧凑格式
6. 二进制打包：将所有数据打包为二进制PLY格式

性能优化技巧

1. 使用PyTorch的向量化操作替代循环
2. 预计算常用值和索引
3. 批量处理数据减少函数调用开销
4. 使用内存高效的二进制存储格式

应用场景

这种压缩方案特别适合：

• 需要传输大型点云数据的网络应用
• 内存有限的移动设备3D渲染
• 需要快速加载的实时3D可视化系统

总结

本文介绍的高斯点云压缩序列化方案，通过结合Morton排序、数据量化和分块处理等技术，实现了高效的数据压缩。相比原始PLY格式，压缩后的数据体积显著减小，同时保持了足够的数据精度，非常适合实际应用部署。