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HEMGS: A Hybrid Entropy Model for 3D Gaussian Point Cloud Data Compression
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内容提要
本研究提出了一种混合熵模型HEMGS，旨在解决三维高斯点云模型的数据膨胀问题。该方法结合超先验网络与自回归网络，压缩效果提升约40%，渲染质量优于基准方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种混合熵模型HEMGS，旨在解决三维高斯点云模型的数据膨胀问题。
- HEMGS结合了超先验网络与自回归网络，有效提取压缩属性的位置信息并减少结构冗余。
- 实验结果显示，HEMGS的压缩效果提升约40%。
- HEMGS的渲染质量优于基准方法。
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