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DBMovi-GS:基于稀疏控制高斯泼溅的模糊单目视频动态视图合成

计算机视觉与模式识别 2025-06-27 v1

摘要

新视图合成是一项从未见过的视角生成场景的任务;然而,从模糊单目视频合成动态场景仍是一个尚未得到有效解决的挑战。现有的新视图合成方法通常受限于对高分辨率图像的依赖,或对静态几何和刚性场景先验的强假设。因此,这些方法在具有动态物体和相机运动的现实环境中缺乏鲁棒性,导致不稳定和视觉保真度下降。为解决这一问题,我们提出了基于稀疏控制高斯泼溅的模糊单目视频运动感知动态视图合成(DBMovi-GS),这是一种专为从模糊单目视频进行动态视图合成而设计的方法。我们的模型生成密集的 3D 高斯,从模糊视频中恢复清晰度,并重建受动态运动变化影响的场景的详细 3D 几何。我们的模型在动态模糊场景下的新视图合成中实现了鲁棒的性能,并为模糊单目视频输入的真实感新视图合成设定了新基准。

关键词

引用

@article{arxiv.2506.20998,
  title  = {DBMovi-GS: Dynamic View Synthesis from Blurry Monocular Video via Sparse-Controlled Gaussian Splatting},
  author = {Yeon-Ji Song and Jaein Kim and Byung-Ju Kim and Byoung-Tak Zhang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20998},
  year   = {2025}
}

备注

CVPRW 2025, Neural Fields Beyond Conventional Cameras