运动决定：紧凑型高斯流式技术用于自由视角视频重建
计算机视觉与模式识别
2025-11-17 v2
摘要
3D 高斯溶解（3DGS）已成为一种高保真且高效的在线自由视角视频（FVV）重建范式，为观众提供快速响应和沉浸式体验。然而，现有在线方法面临存储要求高的挑战，主要由于点级建模未能充分利用运动特性。为解决这一限制，我们提出了 novel 的紧凑型高斯流式框架（ComGS），该框架利用动态场景中运动的局部性和一致性，通过关键点驱动的运动表示来建模对象一致的高斯点运动。通过仅传输关键点属性，该框架提供了更存储高效的解决方案。具体而言，我们首先使用 viewspace 梯度差策略识别一组稀疏的运动敏感关键点，这些关键点局限于运动区域。凭借这些关键点，我们提出了一种自适应运动驱动机制，用于预测关键点运动对相邻高斯点的空间影响场，以类似运动的高斯点进行传播。此外，ComGS 采用一种 error-aware 纠正策略进行关键帧重建，通过选择性地细化错误区域来缓解误差累积，而不会产生不必要的开销。总体而言，ComGS 相较于 3DGStream 实现了超过 159 倍的存储降低，相较于 SOTA 方法 QUEEN 实现了约 14 倍的存储降低，同时保持了具竞争力的视觉保真度和渲染速度。
引用
@article{arxiv.2505.16533,
title = {Motion Matters: Compact Gaussian Streaming for Free-Viewpoint Video Reconstruction},
author = {Jiacong Chen and Qingyu Mao and Youneng Bao and Xiandong Meng and Fanyang Meng and Ronggang Wang and Yongsheng Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16533},
year = {2025}
}
备注
Accepted by NeurIPS 2025