論文の概要: SDD-4DGS: Static-Dynamic Aware Decoupling in Gaussian Splatting for 4D Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09332v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 12:25:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.747889
- Title: SDD-4DGS: Static-Dynamic Aware Decoupling in Gaussian Splatting for 4D Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: SDD-4DGS:4次元シーン再構成のためのガウススメッティングにおける静的動的アウェアデカップリング
- Authors: Dai Sun, Huhao Guan, Kun Zhang, Xike Xie, S. Kevin Zhou,
- Abstract要約: SDD-4DGSは、ガウススプラッティングに基づく4次元シーン再構成のための最初のフレームワークである。
提案手法は,ガウス再建パイプラインに自然に統合された確率論的動的知覚係数に基づく。
5つのベンチマークデータセットの実験により、SDD-4DGSは復元忠実度において最先端の手法を一貫して上回っていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.822062121612166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic and static components in scenes often exhibit distinct properties, yet most 4D reconstruction methods treat them indiscriminately, leading to suboptimal performance in both cases. This work introduces SDD-4DGS, the first framework for static-dynamic decoupled 4D scene reconstruction based on Gaussian Splatting. Our approach is built upon a novel probabilistic dynamic perception coefficient that is naturally integrated into the Gaussian reconstruction pipeline, enabling adaptive separation of static and dynamic components. With carefully designed implementation strategies to realize this theoretical framework, our method effectively facilitates explicit learning of motion patterns for dynamic elements while maintaining geometric stability for static structures. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate that SDD-4DGS consistently outperforms state-of-the-art methods in reconstruction fidelity, with enhanced detail restoration for static structures and precise modeling of dynamic motions. The code will be released.
- Abstract（参考訳）: シーン内の動的および静的なコンポーネントは、しばしば異なる特性を示すが、ほとんどの4次元再構成手法は、それらを無差別に扱うため、どちらの場合も準最適性能をもたらす。
SDD-4DGSは、ガウススプラッティングに基づく4次元シーン再構成のための最初のフレームワークである。
提案手法は,ガウス再構成パイプラインに自然に統合された新しい確率的動的知覚係数に基づいて,静的成分と動的成分の適応的分離を可能にする。
この理論的枠組みを実現するための実装戦略を慎重に設計し、静的構造に対する幾何学的安定性を維持しつつ、動的要素に対する運動パターンの明示的な学習を効果的に行う。
5つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、SDD-4DGSは、静的構造に対する詳細な復元と動的運動の正確なモデリングにより、復元忠実性における最先端の手法を一貫して上回っていることが示された。
コードはリリースされます。
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