面向随意视频动态场景重建的先验增强高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2025-12-15 v1
摘要
我们提出了一种完全自动化的流水线，用于从随意捕获的单目RGB视频中进行动态场景重建。我们没有设计新的场景表示，而是增强了驱动动态高斯溅射（Dynamic Gaussian Splatting）的前置条件。视频分割结合极线误差图可生成紧密跟随薄结构的物体级掩码；这些掩码（i）引导物体深度损失以锐化一致的视频深度，（ii）支持基于骨架的采样加掩码引导的重识别，以产生可靠、全面的二维轨迹。两个额外的目标将优化后的前置条件嵌入重建阶段：虚拟视图深度损失去除漂浮物，骨架投影损失将运动节点与轨迹绑定，从而保留精细几何和一致运动。所得系统超越了先前的单目动态场景重建方法，并呈现出明显更优的渲染效果。
引用
@article{arxiv.2512.11356,
title = {Prior-Enhanced Gaussian Splatting for Dynamic Scene Reconstruction from Casual Video},
author = {Meng-Li Shih and Ying-Huan Chen and Yu-Lun Liu and Brian Curless},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11356},
year = {2025}
}