論文の概要: MonoFusion: Sparse-View 4D Reconstruction via Monocular Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23782v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:59:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.229732
• Title: MonoFusion: Sparse-View 4D Reconstruction via Monocular Fusion
• Title（参考訳）: MonoFusion:単分子核融合によるスパースビュー4D再構成
• Abstract要約: 以前の作業では、数百台のキャリブレーションされたカメラで密集したマルチビューキャプチャを必要とすることが多い。 本研究の目的は、自転車の修理やダンスなどの動的な人間の振る舞いを、スパークビューカメラの小さなセットから再構築することである。 これらの制約に対処するため、各カメラの独立な単分子再構成を慎重に調整し、時間と視野に一貫性のある動的シーン再構成を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.91767445952638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address the problem of dynamic scene reconstruction from sparse-view videos. Prior work often requires dense multi-view captures with hundreds of calibrated cameras (e.g. Panoptic Studio). Such multi-view setups are prohibitively expensive to build and cannot capture diverse scenes in-the-wild. In contrast, we aim to reconstruct dynamic human behaviors, such as repairing a bike or dancing, from a small set of sparse-view cameras with complete scene coverage (e.g. four equidistant inward-facing static cameras). We find that dense multi-view reconstruction methods struggle to adapt to this sparse-view setup due to limited overlap between viewpoints. To address these limitations, we carefully align independent monocular reconstructions of each camera to produce time- and view-consistent dynamic scene reconstructions. Extensive experiments on PanopticStudio and Ego-Exo4D demonstrate that our method achieves higher quality reconstructions than prior art, particularly when rendering novel views. Code, data, and data-processing scripts are available on https://github.com/ImNotPrepared/MonoFusion.
• Abstract（参考訳）: スパースビュー映像からの動的シーン再構成の問題に対処する。 以前の作業では、何百ものキャリブレーションされたカメラ(例えばPanoptic Studio)で密集したマルチビューキャプチャを必要とすることが多い。 このようなマルチビューのセットアップは、構築に不当に高価であり、様々なシーンを撮影することができない。 一方,本研究では,自転車の修理やダンスなどの動的な人間の動作を,シーンを網羅した小さなスパークビューカメラ群(例えば4面内向きスタティックカメラ)から再構築することを目的としている。 両視点の重なり合いが小さいため,高密度な多視点再構成手法は,このスパース・ビュー・セットアップに適応し難いことが判明した。 これらの制約に対処するため、各カメラの独立な単分子再構成を慎重に調整し、時間と視野に一貫性のある動的シーン再構成を生成する。 PanopticStudio と Ego-Exo4D の広汎な実験により,本手法は先行技術,特に新規なビューのレンダリングにおいて,より高品質な再構築を実現することが示された。 コード、データ、およびデータ処理スクリプトはhttps://github.com/ImNotPrepared/MonoFusion.comで入手できる。

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