基于单目视频的动态高斯点云显式连续运动表示学习
计算机视觉与模式识别
2026-03-27 v1
摘要
我们提出一种方法，用于从单目视频中实现高质量的动态高斯点云渲染。为此，我们在此工作中进一步超越了前述方法，显式建模动态高斯点的连续位置和姿态变形，使用带有紧凑控制点集合的 SE(3) 样条运动基。为提高计算效率同时增强建模复杂运动的能力，设计了自适应控制机制，以动态调整运动基的数量和控制点。此外，我们开发了软分割重建策略以缓解长间隔运动的干扰，并采用多视角扩散模型提供多视角线索以避免对训练视角的过拟合。广泛的实验表明，我们的方法在新视角合成方面优于当前最先进的方法。我们的代码已公开于 https://github.com/hhhddddddd/se3bsplinegs。
引用
@article{arxiv.2603.25058,
title = {Learning Explicit Continuous Motion Representation for Dynamic Gaussian Splatting from Monocular Videos},
author = {Xuankai Zhang and Junjin Xiao and Shangwei Huang and Wei-shi Zheng and Qing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.25058},
year = {2026}
}
备注
Accepted to CVPR 2026