4D 高斯溅写作学习型动力系统
计算机视觉与模式识别
2025-12-23 v1
摘要
我们重新诠释4D 高斯溅写作（4D Gaussian Splatting），将其视为连续时间动力系统，其中场景运动源于对所学习的神经动力场进行积分，而非对每帧应用变形。我们称之为EvoGS的该表述，将高斯表示视为其状态在所学习的运动规律下连续演化的物理系统。这 unlocks了变形方法所缺乏的能力：(1) 通过建模底层运动规律，实现稀疏时间监督下的高效学习；(2) 使⽤于时间外推，能够在观察到的时间范围之外进行前向和后向预测；(3) 具备可组合动力学，允许对可控场景合成注入局部动力学。在动态场景基准测试中，EvoGS 在运动连贯性和时序一致性方面优于变形场基线方法，同时保持实时渲染。
引用
@article{arxiv.2512.19648,
title = {4D Gaussian Splatting as a Learned Dynamical System},
author = {Arnold Caleb Asiimwe and Carl Vondrick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.19648},
year = {2025}
}