基于动态感知锚点增长的 4D Scaffold 高斯溅写动态场景重建
计算机视觉与模式识别
2025-08-06 v2 图形学
摘要
通过 4D 高斯模型可以实现高视觉保真度和快速渲染速度，但存在显著的存储开销。最近的研究方法通过积极减少高斯数量来缓解此开销，但不可避免地会移除对高质量渲染至关重要的高斯，导致动态区域严重退化。本文引入一种新型 4D 基于锚点的框架，从不同角度解决存储成本问题。我们的 метод保留足够数量的高斯，以准确建模动态内容，同时将其压缩到紧凑、网格对齐的 4D 锚点特征中。每个锚点由一个 MLP 处理，以生成一组神经 4D 高斯，这些高斯代表局部时空区域。我们设计这些神经 4D 高斯以最小参数捕获时间变化，使其适合基于 MLP 的生成。此外，我们引入一种动态感知锚点增长策略，以有效为欠重建的动态区域分配额外锚点。我们的 方法通过调整高斯时序覆盖范围内的累积梯度，显著提高动态区域的重建质量。实验结果表明，本 方法在动态区域实现了最高的视觉质量，所有基线方法均被大幅超越，且具有实际可行的存储成本。
引用
@article{arxiv.2411.17044,
title = {4D Scaffold Gaussian Splatting with Dynamic-Aware Anchor Growing for Efficient and High-Fidelity Dynamic Scene Reconstruction},
author = {Woong Oh Cho and In Cho and Seoha Kim and Jeongmin Bae and Youngjung Uh and Seon Joo Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17044},
year = {2025}
}