低秩适配的高效 4D 高斯流
计算机视觉与模式识别
2025-02-25 v1
摘要
最近的 метод们在合成具有长视频序列的新视角方面取得了显著进展。本文提出了一种用于动态新视角合成的高度可扩展方法，支持持续学习。我们利用 3D 高斯来表示场景，并采用基于低秩适应的变形模型来捕捉动态场景变化。我们的方法以视频帧的块形式持续重建动态场景，通过 降低流式带宽，同时保持与离线 SOTA 方法相当的高渲染质量。
引用
@article{arxiv.2502.16575,
title = {Efficient 4D Gaussian Stream with Low Rank Adaptation},
author = {Zhenhuan Liu and Shuai Liu and Yidong Lu and Yirui Chen and Jie Yang and Wei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.16575},
year = {2025}
}
备注
3 pages draft