SoLAR：基于锚点激活与潜在重校准的错误抗扰可流式长时段自由视点视频重建
计算机视觉与模式识别
2026-05-11 v1
摘要
自由视点视频（FVV）已成为下一代沉浸式媒体系统的核心，并吸引了广泛关注。以往方法主要聚焦于短视频序列，在处理长时段自由视点视频（LFVV）时表现显著下降。基于比特分配理论，我们分析了基于动态锚点的体积视频表示在率失真优化框架中的情况，提出\textbf{SoLAR}——首个在不要求组帧分割的情况下保持长序列稳定重建质量的错误抗扰可流式FVV框架。我们提出锚点激活动力学（Anchor Activation Dynamics, AAD），使动态锚点能够通过动态激活信息丰富锚点并抑制冗余锚点来建模非刚性变形。进一步引入潜在差异感知重校准（Latent Discrepancy Aware Recalibration, LaDAR），该机制识别潜在表示之间的差异并重校准网络中编码的对应关系，有效缓解LFVV中的误差传播，同时不牺牲实时性能或存储紧凑性。大量实验表明\textbf{SoLAR}在保持最小存储开销的同时实现了状态最佳的重建性能，为LFVV重建提供了新方向，推动了沉浸系统的实际部署。补充材料中提供了自由视点视频演示。
引用
@article{arxiv.2605.07346,
title = {SoLAR: Error-Resilient Streamable Long-Horizon Free-Viewpoint Video Reconstruction with Anchor Activation and Latent Recalibration},
author = {Haotian Zhang and Xu Mo and Yixin Yu and Guanhua Zhu and Jian Xue and Tongda Xu and Yan Wang and Jiaqi Zhang and Siwei Ma and Wen Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.07346},
year = {2026}
}