单目遮挡人类渲染的无不确定性 4D 高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2026-04-06 v2
摘要
从单目视频中渲染动态人类的高保真效果在遮挡情况下通常会出现严重退化。现有方法通过外部先验工作——要么通过生成模型幻视缺失内容导致严重的时间 flickering，要么施加刚性几何启发式而无法捕捉多样化的外观。为此，我们将任务重新 formulation 为在异质观测噪声下的最大后验估计问题。本文提出 U-4DGS，一个集成概率变形网络和联合光栅化管线的框架。该架构渲染像素对齐的无不确定性图，作为自适应梯度调制器，自动减轻不可靠观测的伪影。此外，为防止缺乏可靠视觉线索的区域出现几何漂移，我们施加置信度感知正则化，利用学习到的无不确定性选择性地传递空间-时间有效性。广泛的在 ZJU-MoCap 和 OcMotion 数据集上的实验表明，U-4DGS 实现了最先进的渲染保真度和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2602.06343,
title = {Uncertainty-Aware 4D Gaussian Splatting for Monocular Occluded Human Rendering},
author = {Weiquan Wang and Feifei Shao and Lin Li and Zhen Wang and Jun Xiao and Long Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.06343},
year = {2026}
}