論文の概要: Enhanced Velocity Field Modeling for Gaussian Video Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23704v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 16:26:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.121428
• Title: Enhanced Velocity Field Modeling for Gaussian Video Reconstruction
• Title（参考訳）: ガウスビデオ再構成のための高速度場モデリング
• Authors: Zhenyang Li, Xiaoyang Bai, Tongchen Zhang, Pengfei Shen, Weiwei Xu, Yifan Peng,
• Abstract要約: バーチャル・拡張現実(VR/AR)における動的シーンのリアルタイムレンダリングを実現するためには,高忠実度3次元映像再構成が不可欠である 本稿では,フローガウス-VR(FlowGaussian-VR)と呼ばれるガウスビデオ再構成に適した流速場モデリング手法を提案する。 フローベースの最適化を可能にする速度場レンダリング(VFR)パイプラインと、動的領域におけるガウス数とサイズを調整するフローアシスト適応密度化(FAD)戦略の2つのコアコンポーネントで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.54297055995746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity 3D video reconstruction is essential for enabling real-time rendering of dynamic scenes with realistic motion in virtual and augmented reality (VR/AR). The deformation field paradigm of 3D Gaussian splatting has achieved near-photorealistic results in video reconstruction due to the great representation capability of deep deformation networks. However, in videos with complex motion and significant scale variations, deformation networks often overfit to irregular Gaussian trajectories, leading to suboptimal visual quality. Moreover, the gradient-based densification strategy designed for static scene reconstruction proves inadequate to address the absence of dynamic content. In light of these challenges, we propose a flow-empowered velocity field modeling scheme tailored for Gaussian video reconstruction, dubbed FlowGaussian-VR. It consists of two core components: a velocity field rendering (VFR) pipeline which enables optical flow-based optimization, and a flow-assisted adaptive densification (FAD) strategy that adjusts the number and size of Gaussians in dynamic regions. We validate our model's effectiveness on multi-view dynamic reconstruction and novel view synthesis with multiple real-world datasets containing challenging motion scenarios, demonstrating not only notable visual improvements (over 2.5 dB gain in PSNR) and less blurry artifacts in dynamic textures, but also regularized and trackable per-Gaussian trajectories.
• Abstract（参考訳）: 仮想及び拡張現実(VR/AR)におけるリアルな動きを伴う動的シーンのリアルタイムレンダリングを実現するためには,高忠実度3Dビデオ再構成が不可欠である。 3次元ガウススプラッティングの変形場パラダイムは, 深部変形ネットワークの優れた表現能力により, 映像再構成において, ほぼフォトリアリスティックな結果を得た。 しかし、複雑な動きと顕著なスケールのバリエーションを持つビデオでは、変形ネットワークは不規則なガウス軌道に過度に適合し、最適以下の視覚的品質に繋がる。 さらに,静的なシーン再構成のために設計された勾配に基づく密度化戦略は,動的コンテンツの欠如に対処するには不十分であることを示す。 これらの課題を踏まえ,フローガウス-VRと呼ばれるガウスビデオ再構成に適した流速場モデリング手法を提案する。 フローベースの最適化を可能にする速度場レンダリング(VFR)パイプラインと、動的領域におけるガウス数とサイズを調整するフローアシスト適応密度化(FAD)戦略の2つのコアコンポーネントで構成されている。 我々は,多視点動的再構成と複数の実世界のデータセットを用いた新しいビュー合成におけるモデルの有効性を検証し,目立った視覚的改善(PSNRの2.5dB以上のゲイン)と動的テクスチャのぼやけたアーティファクトの低減に加えて,ガウス単位の軌道の正規化と追跡が可能であることを実証した。

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