論文の概要: CD-NGP: A Fast Scalable Continual Representation for Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05166v6
• Date: Sat, 19 Jul 2025 15:24:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 18:47:38.776492
• Title: CD-NGP: A Fast Scalable Continual Representation for Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: CD-NGP:動的シーンのための高速でスケーラブルな連続表現
• Authors: Zhenhuan Liu, Shuai Liu, Zhiwei Ning, Jie Yang, Yifan Zuo, Yuming Fang, Wei Liu,
• Abstract要約: CD-NGPは、メモリオーバーヘッドを減らし、スケーラビリティを向上させる継続的学習フレームワークである。 トレーニングメモリ使用量は14GBに大幅に削減され、DyNeRFのストリーミング帯域幅はわずか0.4MBである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.783117836434403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Novel view synthesis (NVS) in dynamic scenes faces persistent challenges in memory consumption, model complexity, training efficiency, and rendering quality. Offline methods offer high fidelity but suffer from high memory usage and limited scalability, while online approaches often trade quality for speed and compactness. We propose Continual Dynamic Neural Graphics Primitives (CD-NGP), a continual learning framework that reduces memory overhead and enhances scalability through parameter reuse. To avoid feature interference in dynamic scenes and improve rendering quality, our method combines spatial and temporal hash encodings, which compactly represent scene structures and motion patterns. We also introduce a new dataset comprising multi-view, long-duration ($>1200$ frames) videos with both rigid and non-rigid motion, which is not found in existing benchmarks. CD-NGP is evaluated on public datasets and our long video dataset, demonstrating superior scalability and reconstruction quality. It significantly reduces training memory usage to <14GB and requires only 0.4MB/frame in streaming bandwidth on DyNeRF -- substantially lower than most online baselines.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンにおける新しいビュー合成(NVS)は、メモリ消費、モデルの複雑さ、トレーニング効率、レンダリング品質において永続的な課題に直面している。 オフライン方式は高い忠実性を提供するが、高いメモリ使用量と限られたスケーラビリティに悩まされている。 本稿では,メモリオーバーヘッドを低減し,パラメータ再利用によるスケーラビリティを向上させる連続学習フレームワークである連続動的ニューラルネットワークプリミティブ(CD-NGP)を提案する。 動的シーンの特徴的干渉を回避し、レンダリング品質を向上させるため、シーン構造や動きパターンをコンパクトに表現する空間的および時間的ハッシュ符号化を組み合わせる。 また、既存のベンチマークでは見つからない剛性および非剛性の両方の動画を多視点で長時間保存する(+1200$ frames)新しいデータセットも導入した。 CD-NGPは、公開データセットと長大なビデオデータセットに基づいて評価され、優れたスケーラビリティと再構築品質を示す。 トレーニングメモリ使用量は<14GBに大幅に削減され、DyNeRFのストリーミング帯域幅はわずか0.4MB/frameである。

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