論文の概要: Link to the Past: Temporal Propagation for Fast 3D Human Reconstruction from Monocular Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07333v1
• Date: Mon, 12 May 2025 08:16:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.30891
• Title: Link to the Past: Temporal Propagation for Fast 3D Human Reconstruction from Monocular Video
• Title（参考訳）: 過去へのリンク:モノクロ映像からの高速3次元人体再構成のための時間的伝播
• Authors: Matthew Marchellus, Nadhira Noor, In Kyu Park,
• Abstract要約: 本稿では,人間の外観の時間的コヒーレンシーを利用して冗長な計算を行う新しい方法であるTemPoFast3Dを提案する。 我々のアプローチは「プラグアンドプレイ」ソリューションであり、連続的なビデオストリームを処理するためにピクセル配列の再構成ネットワークを変換します。 大規模な実験では、TemPoFast3Dが標準メトリクス全体にわたって最先端のメソッドと一致しているか、あるいは超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.065513003860787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fast 3D clothed human reconstruction from monocular video remains a significant challenge in computer vision, particularly in balancing computational efficiency with reconstruction quality. Current approaches are either focused on static image reconstruction but too computationally intensive, or achieve high quality through per-video optimization that requires minutes to hours of processing, making them unsuitable for real-time applications. To this end, we present TemPoFast3D, a novel method that leverages temporal coherency of human appearance to reduce redundant computation while maintaining reconstruction quality. Our approach is a "plug-and play" solution that uniquely transforms pixel-aligned reconstruction networks to handle continuous video streams by maintaining and refining a canonical appearance representation through efficient coordinate mapping. Extensive experiments demonstrate that TemPoFast3D matches or exceeds state-of-the-art methods across standard metrics while providing high-quality textured reconstruction across diverse pose and appearance, with a maximum speed of 12 FPS.
• Abstract（参考訳）: モノクルビデオからの高速な3D合成人間の再構築は、コンピュータビジョンにおいて、特に計算効率と再現品質のバランスをとる上で重要な課題である。 現在のアプローチでは、静的な画像再構成に重点を置いているが、計算集約的すぎるか、ビデオ毎の最適化によって、数分から数時間の処理を必要とする高品質な処理を実現しているため、リアルタイムアプリケーションには適さない。 そこで本研究では,人間の外観の時間的コヒーレンシーを活用して,復元品質を維持しながら冗長な計算を低減させる新しい手法であるTemPoFast3Dを提案する。 当社のアプローチは「プラグ・アンド・プレイ」ソリューションであり、効率的な座標マッピングによる正規表現の維持と精細化により、連続的なビデオストリームを処理するために画素アラインの再構成ネットワークを一意に変換する。 大規模な実験により、TemPoFast3Dは標準的な測定基準をまたいだ最先端の手法と一致または超え、さまざまなポーズや外観で高品質なテクスチャ化された再構築を提供し、最大速度は12FPSであることが示された。

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