論文の概要: Dynamic 3D Gaussians: Tracking by Persistent Dynamic View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09713v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 17:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:09:08.957015
• Title: Dynamic 3D Gaussians: Tracking by Persistent Dynamic View Synthesis
• Title（参考訳）: 動的3次元ガウス:永続的動的ビュー合成による追跡
• Authors: Jonathon Luiten and Georgios Kopanas and Bastian Leibe and Deva Ramanan
• Abstract要約: 動的シーンビュー合成と6自由度(6-DOF)追跡のタスクを同時に処理する手法を提案する。 我々は、シーンを3Dガウスアンのコレクションとしてモデル化する最近の研究に触発された、分析バイシンセサイザーの枠組みに従う。 我々は,1人称視点合成,動的合成シーン合成,4次元映像編集など,我々の表現によって実現された多数のダウンストリームアプリケーションを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.5779956899918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method that simultaneously addresses the tasks of dynamic scene novel-view synthesis and six degree-of-freedom (6-DOF) tracking of all dense scene elements. We follow an analysis-by-synthesis framework, inspired by recent work that models scenes as a collection of 3D Gaussians which are optimized to reconstruct input images via differentiable rendering. To model dynamic scenes, we allow Gaussians to move and rotate over time while enforcing that they have persistent color, opacity, and size. By regularizing Gaussians' motion and rotation with local-rigidity constraints, we show that our Dynamic 3D Gaussians correctly model the same area of physical space over time, including the rotation of that space. Dense 6-DOF tracking and dynamic reconstruction emerges naturally from persistent dynamic view synthesis, without requiring any correspondence or flow as input. We demonstrate a large number of downstream applications enabled by our representation, including first-person view synthesis, dynamic compositional scene synthesis, and 4D video editing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,全ての高密度シーン要素の動的シーンノベルビュー合成と6自由度(6自由度)トラッキングを同時に行う手法を提案する。 本研究では,3次元ガウスの集まりとしてシーンをモデル化し,微分可能レンダリングによる入力画像の再構成に最適化した,近年の研究に触発された分析合成フレームワークに従う。 動的シーンをモデル化するために、ガウス人は持続的な色、不透明性、サイズを持つことを強制しながら、時間とともに動き、回転することができる。 局所剛性制約でガウスの運動と回転を正則化することにより、我々の動的3次元ガウスが時間とともに同じ物理空間の領域を正しくモデル化することを示した。 6-DOF追跡と動的再構成は、入力として対応やフローを必要とせず、永続的な動的ビュー合成から自然に現れる。 我々は,1対1の視点合成,動的合成シーン合成,4次元映像編集など,多数の下流アプリケーションを実現する。

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