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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种可变码率的4D高斯压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120034657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510199863.4，技术领域涉及：H04N19/51；该发明授权一种可变码率的4D高斯压缩方法是由胡强;郑子涵;张小云设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可变码率的4D高斯压缩方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种可变码率的4D高斯压缩方法，包括：S1：使用完整的3DGS表示第一帧关键帧；S2：使用运动网格以及两个共享的轻量级多层感知机MLP对帧间高斯基元进行运动估计；S3：使用稀疏补偿高斯对帧间变化区域进行运动补偿；S4：利用缓冲区上一帧的完整高斯表达、当前帧的运动网格和稀疏补偿高斯来重构当前帧的完整高斯表达，并将其存储在缓冲区中，用于下一帧的重构；S5：对已经训练好的运动网格和稀疏补偿高斯进行量化和熵编码，压缩模型大小，获得可变比特率的码流，实现流式传输。本发明通过单一模型实现了广泛的可变比特率，同时保持优越的率失真性能，可用于流式传输，以适应不同的需求。

本发明授权一种可变码率的4D高斯压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种可变码率的4D高斯压缩方法，其特征在于，包括： 使用完整的高斯压缩3DGS表示关键帧，即第一帧，使用隐式熵模型估算高斯压缩3DGS后的比特率，并引入模拟量化，使得压缩后的大小为可变比特率； 非关键帧训练第一阶段，使用运动网格以及两个全局共享的轻量级多层感知机MLP对帧间高斯基元进行运动估计，得到运动估计后的高斯表达；使用隐式熵模型估算所述运动网格压缩后的比特率，并引入模拟量化，使得压缩后的大小为可变比特率；联合优化所述运动网格、两个全局共享的轻量MLP和相应的隐式熵模型； 非关键帧训练第二阶段，以所述运动估计后的高斯表达为基础，使用稀疏补偿高斯对帧间变化区域进行运动补偿，使用隐式熵模型估算所述稀疏补偿高斯压缩后的比特率，并引入模拟量化，使得压缩后的大小为可变比特率；联合优化所述稀疏补偿高斯和相应的隐式熵模型； 利用所述第一帧或缓冲区上一帧的完整高斯表达、当前帧的所述运动网格和所述稀疏补偿高斯来重构当前帧的完整高斯表达，并将其存储在缓冲区中，用于下一帧的重构； 对已经训练好的所述运动网格和所述稀疏补偿高斯进行量化和熵编码，压缩所述运动网格和所述稀疏补偿大小，获得可变比特率的码流，实现流式传输； 基于所述第一帧的表示，以及循环的非关键帧第一阶段训练、非关键帧第二阶段训练、当前帧重构、压缩训练好的所述运动网格和所述稀疏补偿高斯，完成整个体积视频的压缩和流式传输。

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