FreeTimeGS++：ダイナミック・ガウス・スプラッティングの「秘訣」とその原理

Abstract

4D Gaussian Splatting（4DGS）における最近の急増は、印象的なダイナミックシーンの再構成を達成してきました。これらの手法は驚くべき性能を示す一方で、そのような向上の背後にある具体的な要因はあまり探究されておらず、基礎となる原理を体系的に理解することが難しくなっています。本論文では、4DGSフレームワークに対してより明確な視点を提供するために、これらの隠れた要因を包括的に分析します。まず、最先端のFreeTimeGSのヒューリスティックを形式化し再現することで、制御されたベースラインであるFreeTimeGS_oursを確立します。この枠組みを用いて、4DGSをその基本的な軸に沿って分解し、ガウスの持続時間によって駆動される創発的な時間的パーティショニングや、フォトメトリックな忠実性と時空間の整合性との間に存在する不一致といった重要な秘密を明らかにします。これらの知見に基づき、ゲート付きマージナライゼーションとニューラル速度場を用いることで、より高い安定性と堅牢なダイナミック表現を実現する、原理に基づく手法FreeTimeGS++を提案します。提案手法は、実行ごとのばらつき（run-to-run variance）を低減しつつ、再現可能な結果を得ます。今後の4DGS研究のための信頼できる基盤を提供するため、実装を公開します。