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        SPC-NeRF：基于體素的輻射場的空間預測壓縮技術
        
		
        
		
        《ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications》：SPC-NeRF: Spatial Predictive Compression for Voxel-Based Radiance Field
        
        
        
            
            【字體：
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            】
            
            時間：2026年02月27日
            來源：ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
        
        
        
        
        
        
        	
        
            	
        編輯推薦：
        
                
        
                　　本文提出SPC-NeRF框架，利用空間預測編碼優化顯式體素網格（EVG）壓縮，通過自適應量化精度和新型損失函數平衡壓縮率與渲染質量，實驗表明其比特節省率達32%，訓練效率與基準方法VQRF相當。
                
        
				
        
					
        
				
        
            
        
            
			
        
        
        
        
        　　
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        摘要
        摘要
        使用顯式的體素網格（EVG）表示神經輻射場（NeRF）是改進NeRF的一個有前景的方向。然而，由于巨大的內存成本，EVG表示在存儲和傳輸方面效率不高。現有的EVG壓縮方法主要繼承了為神經網絡壓縮設計的方法，如剪枝和量化，這些方法沒有充分利用體素網格中的空間相關性。受蓬勃發展的數字圖像壓縮技術的啟發，本文提出了SPC-NeRF，這是一個在EVG NeRF壓縮中應用空間預測編碼的新框架。所提出的框架可以有效地去除空間冗余，從而提高壓縮性能。我們的框架包含一個漸進式編碼過程，根據體素的不同重要性實現自適應量化精度。此外，我們對框架的編碼比特率進行了建模，并設計了一種新的損失函數形式。通過這種損失函數，我們可以同時優化壓縮比和渲染失真，以實現更高的編碼效率。廣泛的實驗表明，與基準方法VQRF相比，我們的方法在多個代表性測試數據集上可以實現32%的比特節省，并且訓練時間相當。
        AI摘要
                             
        AI生成的摘要（實驗性）
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