来自香港科技大学、北京理工大学、商汤科技研究院、清华大学、香港中文大学和上海交通大学的研究团队推出新型图像表示和压缩方法GaussianImage，它基于二维高斯溅射（2D Gaussian Splatting）技术。这种方法的核心思想是用一系列的二维高斯函数来表示图像，每个高斯函数包含位置、协方差和颜色等参数。通过这种表示，GaussianImage能够在保持图像质量的同时，大幅度减少所需的存储空间和计算资源。
主要功能和特点：
- 高效压缩：GaussianImage能够在极低的比特率（bpp）下实现高质量的图像压缩。
- 快速渲染：与传统的隐式神经表示（INRs）相比，GaussianImage提供了更快的渲染速度，达到了每秒1000至2000帧（FPS）。
- 低GPU内存使用：GaussianImage在保持高性能的同时，显著降低了对GPU内存的需求。
- 参数优化：通过量化和编码技术，GaussianImage进一步优化了参数的存储和传输效率。
工作原理：
- 二维高斯形成：首先，GaussianImage通过计算二维高斯函数的参数（位置、协方差、颜色系数和不透明度）来表示图像。
- 累积混合栅格化：然后，使用一种基于累积求和的新型栅格化算法来计算每个像素的颜色值，这避免了深度排序和复杂的透明度累积计算。
- 压缩管线：将二维高斯表示转换为图像编解码器，通过属性量化感知的微调和编码，以及可选的部分位回退编码技术，来实现高效的图像压缩。
具体应用场景：
- 图像存储和传输：GaussianImage可以用于高效存储和快速传输高分辨率图像，特别是在带宽有限或存储空间宝贵的环境中。
- 实时图像处理：由于其快速的渲染能力，GaussianImage适用于需要实时图像处理和显示的应用，如视频会议、在线游戏和虚拟现实。
- 图像编辑和合成：GaussianImage提供了一种灵活的图像表示方法，可以用于图像编辑、合成和其他图像后处理任务。
总的来说，GaussianImage是一种创新的图像表示和压缩技术，它通过二维高斯溅射方法实现了高效的图像编码，同时保持了图像的高质量，并且显著提高了处理速度和压缩效率。
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