HiMoR：基于层次运动表示的单目可变形高斯重建
计算机视觉与模式识别
2025-04-09 v1
摘要
我们提出了层次运动表示（Hierarchical Motion Representation, HiMoR），这是一种用于实现高质量单目动态 3D 重建的创新性变形表示。HiMoR 的核心思想是，日常场景中的运动可以分解为作为更细节基础的粗糙运动。使用树形结构，HiMoR 的节点代表不同的运动细节层次，浅层节点建模用于时间平滑的粗糙运动，深层节点捕获更细微的运动。此外，我们的模型使用少量共享运动基来表示不同节点集的运动，这与运动趋于平滑和简单的假设相吻合。这一运动表示设计为高斯提供了更结构化的变形，最大化地利用时间关系以解决单目动态 3D 重建这一具有挑战性的任务。我们还提出使用更可靠的感知度量作为替代方案，鉴于像素级度量有时可能无法准确反映单目动态 3D 重建的真实质量。大量实验表明，我们的方法在从具有复杂运动的挑战性单目视频中实现卓越的新视角合成方面具有优势。
引用
@article{arxiv.2504.06210,
title = {HiMoR: Monocular Deformable Gaussian Reconstruction with Hierarchical Motion Representation},
author = {Yiming Liang and Tianhan Xu and Yuta Kikuchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06210},
year = {2025}
}
备注
CVPR 2025. Project Page: https://pfnet-research.github.io/himor