論文の概要: Geo4D: Leveraging Video Generators for Geometric 4D Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07961v2
• Date: Tue, 19 Aug 2025 17:06:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.450806
• Title: Geo4D: Leveraging Video Generators for Geometric 4D Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: Geo4D:幾何学的4Dシーン再構築のためのビデオジェネレータ
• Authors: Zeren Jiang, Chuanxia Zheng, Iro Laina, Diane Larlus, Andrea Vedaldi,
• Abstract要約: 動的シーンのモノクロ3次元再構成にビデオ拡散モデルを再利用するGeo4Dを提案する。 大規模な事前訓練ビデオモデルによってキャプチャされた強いダイナミックな事前情報を活用することで、Geo4Dは合成データのみを使用して訓練することができる。 提案手法は,これらのモダリティを調整・融合するマルチモーダルアライメントアルゴリズムと,推論時にスライディングウインドウアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.54905331756076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Geo4D, a method to repurpose video diffusion models for monocular 3D reconstruction of dynamic scenes. By leveraging the strong dynamic priors captured by large-scale pre-trained video models, Geo4D can be trained using only synthetic data while generalizing well to real data in a zero-shot manner. Geo4D predicts several complementary geometric modalities, namely point, disparity, and ray maps. We propose a new multi-modal alignment algorithm to align and fuse these modalities, as well as a sliding window approach at inference time, thus enabling robust and accurate 4D reconstruction of long videos. Extensive experiments across multiple benchmarks show that Geo4D significantly surpasses state-of-the-art video depth estimation methods.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンのモノクロ3次元再構成にビデオ拡散モデルを再利用するGeo4Dを提案する。 大規模な事前訓練されたビデオモデルによってキャプチャされた強いダイナミックな先行性を活用することで、Geo4Dは、ゼロショット方式で実際のデータに最適化しながら、合成データのみを使用して訓練することができる。 Geo4Dはいくつかの相補的な幾何学的モジュラリティ、すなわち点、不均一性、およびレイマップを予測する。 提案手法は,これらのモダリティを調整・融合する新しいマルチモーダルアライメントアルゴリズムと,推論時のスライディングウインドウアプローチにより,長いビデオの堅牢かつ正確な4次元再構成を可能にする。 複数のベンチマークによる大規模な実験により、Geo4Dは最先端のビデオ深度推定法を大幅に上回っていることが示された。

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