基于事件引导的 3D 高斯溅写用于动态人体与场景重建
计算机视觉与模式识别
2025-09-24 v1 机器人学
图像与视频处理
摘要
从单目视频中重建动态人体与静态场景在面对快速运动时仍具挑战性，尤其是RGB帧在此情况下会受到运动模糊的影响。事件相机具有微秒级时间分辨率等显著优势，使其成为动态人体重建的优越感知选择。因此，我们提出一种新颖的事件引导的人体-场景重建框架，通过 3D 高斯溅写 (3D Gaussian Splatting) 联合建模来自单目事件相机的人体与场景。具体而言，一组统一的 3D 高斯携带可学习的语义属性；仅对被分类为人体的高斯进行变形用于动画，而场景高斯保持静止。为抗混合，我们提出一种事件引导损失，以模拟连续渲染之间的亮度变化匹配事件流，提高快速运动区域的局部保真度。我们的方案无需外部人体掩码，简化了 managing 独立高斯集合的工作。 在两个基准数据集 ZJU-MoCap-Blur 和 MMHPSD-Blur 上，它交付了人体-场景重建的状态最佳成绩，尤其在PSNR/SSIM和LPIPS方面相对于强大基线实现了显著提升，尤其是针对高速主体。
引用
@article{arxiv.2509.18566,
title = {Event-guided 3D Gaussian Splatting for Dynamic Human and Scene Reconstruction},
author = {Xiaoting Yin and Hao Shi and Kailun Yang and Jiajun Zhai and Shangwei Guo and Lin Wang and Kaiwei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.18566},
year = {2025}
}