Intern Beyond Raht Attribute Transform Design For 3D Gaussian Splatting H/F

InterDigital; Cesson-Sévigné; Presencial; EUR 10 000 - 16 000; Tempo parcial

Resumo da oferta

InterDigital recherche un/stagiaire Master en informatique ou génie logiciel pour travailler sur la compression des splats gaussiens 3D (3DGS) et lʼamélioration de lʼefficacité énergétique des codages. Vous intégrerez l'équipe 3D Native Codec du Video Lab et collaborerez avec une équipe de recherche.

Le stage implique l'analyse, la conception et le développement de solutions, des tests rigoureux et des contributions à la documentation et potentiellement à des publications.

Qualificações

• Master étudiant en informatique/ingénierie ou discipline proche.
• Maîtrise solide de C/C++ et Python exigée.
• Anglais courant, bonnes compétences de communication écrite et orale.

Responsabilidades

• Analyser les technologies de compression des splats gaussiens 3D et défis associés.
• Contribuer à la conception et au développement de solutions logicielles.
• Réaliser des tests et validations selon des protocoles établis.
• Rédiger des documents techniques et contribuer à des publications éventuelles.

Conhecimentos

C/C++

Python

Anglais

Formação académica

Master en Informatique/Ingénierie (ou équivalent)

Descrição da oferta de emprego

Summary

3D Gaussian Splatting (3DGS) is an emerging 3D scene representation in which a scene is modeled as a collection of anisotropic Gaussian primitives characterized by attributes such as position, scale, orientation, opacity, and appearance. Due to its high rendering quality and real-time performance, 3DGS has recently attracted significant interest for immersive media applications.

The Region Adaptive Hierarchical Transform (RAHT) is a hierarchical attribute transform widely used in point cloud compression standards to compact signal energy prior to entropy coding. However, RAHT was originally designed for voxelized point clouds and does not fully exploit the rich structure and correlations present in Gaussian splat representations. This internship aims to investigate novel attribute transform techniques that exploit correlations between these attributes and neighboring Gaussians. The work will explore a range of approaches, including analytical, graph-based, predictive, and potentially learning-based transforms, adapted to the characteristics of Gaussian splat representations. The objective is to achieve improved energy compaction and compression efficiency compared to RAHT while maintaining practical encoding and decoding complexity.

You will be working in the 3D Native Codec team, in the New Media Codecs Group of the Video Lab.

Responsibilities

In collaboration with the InterDigital research team, the candidate will be expected to:

Analyze existing technologies and identify core challenges related to 3D Gaussian Splat compression.

Contribute to the design and development of software solutions addressing these challenges Perform rigorous testing and validation, including simulation-based evaluations, to ensure functional correctness and performance in line with established protocols.

Implement, test, and validate the proposed components and algorithms.

Communicate technical outcomes effectively, contributing to documentation, internal reports, and potentially to publications or intellectual property filings.

Résumé

Le 3D Gaussian Splatting (3DGS) est une représentation émergente de scènes 3D, dans laquelle une scène est modélisée comme un ensemble de primitives gaussiennes anisotropes caractérisées par des attributs tels que la position, l'échelle, l'orientation, l'opacité et l'apparence. Grâce à sa qualité de rendu élevée et à ses performances en temps réel, le 3DGS suscite depuis peu un vif intérêt pour les applications de médias immersifs.

La transformation hiérarchique adaptative par région (Region Adaptive Hierarchical Transform, RAHT) est une transformation hiérarchique d'attributs largement utilisée dans les normes de compression de nuages de points pour compacter l'énergie du signal avant le codage entropique. La RAHT a cependant été conçue à l'origine pour des nuages de points voxélisés et n'exploite pas pleinement la richesse de la structure et des corrélations présentes dans les représentations par splats gaussiens. Ce stage vise à étudier de nouvelles techniques de transformation d'attributs exploitant les corrélations entre ces attributs et les gaussiennes voisines. Les travaux exploreront diverses approches, notamment des transformations analytiques, fondées sur les graphes, prédictives et, le cas échéant, fondées sur l'apprentissage, adaptées aux caractéristiques des représentations par splats gaussiens. L'objectif est d'obtenir une meilleure compaction de l'énergie et une meilleure efficacité de compression que la RAHT, tout en conservant une complexité d'encodage et de décodage compatible avec un usage pratique.

Vous intégrerez l'équipe 3D Native Codec, au sein du groupe New Media Codecs du Video Lab.

Missions

En collaboration avec l'équipe de recherche d'InterDigital, la personne recrutée aura pour missions de :

Analyser les technologies existantes et identifier les principaux défis liés à la compression des splats gaussiens 3D (3D Gaussian Splats).

Contribuer à la conception et au développement de solutions logicielles répondant à ces défis. Mener des tests et des validations rigoureux, y compris des évaluations par simulation, afin de garantir le bon fonctionnement et les performances conformément aux protocoles établis.

Implémenter, tester et valider les composants et algorithmes proposés.

Communiquer efficacement les résultats techniques, en contribuant à la documentation, aux rapports internes et, le cas échéant, à des publications ou à des dépôts de propriété intellectuelle.

Qualifications

Master's student in Computer Engineering, Computer Science, Software Engineering, or a closely related discipline.

Strong proficiency in C/C++ and Python is required. Familiarity with one or more of the following areas is a plus: 3D geometry, compression, computer vision, or computer graphics.

Fluent in English, with excellent written and verbal communication skills. Demonstrates strong collaboration abilities and a team-oriented mindset.

Profil recherché

Étudiant ou étudiante en master d'ingénierie informatique, d'informatique, de génie logiciel ou d'une discipline proche.

Excellente maîtrise du C/C++ et de Python exigée. Une connaissance d'un ou plusieurs des domaines suivants est un atout : géométrie 3D, compression, vision par ordinateur ou informatique graphique.

Anglais courant, avec d'excellentes compétences de communication écrite et orale. Réelles aptitudes à la collaboration et sens du travail en équipe.

REQ26-1151