レイベースのグルーピングによる動的ガウススパッタリングのための緩やかな剛性
arXiv cs.CV / 2026/3/27
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要点
- 本論文は、動的3Dガウススパッタリングにおける中核的な問題を扱う。ガウスの予測運動はしばしば、特にモノキュラ動画データセットにおいて、物理的に妥当なダイナミクスと一致しない。
- 同一のカメラレイによってヒットされるガウスをクラスタリングする、ビュー空間におけるレイベースのグルーピング戦略を提案し、アルファブレンディングの重みが閾値を超えるものだけをフィルタリングする。
- これらのレイベースのグループ間に制約を適用することで、空間分布の一貫性を維持し、4Dシーンにおける局所ジオメトリを時間的に安定化する。
- 光フローや2Dトラッキングのような外部の時間的事前知識への依存を排除することを目標とし、グループ化されたジオメトリ制約によって内部的にコヒーレンスを強制する。
- 難しいモノキュラデータセットでの実験により、時間的一貫性と再構成品質が改善され、2つのベースラインモデルに統合した場合に既存手法を上回ることが示される。
