論文の概要: WildSmoke: Ready-to-Use Dynamic 3D Smoke Assets from a Single Video in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11114v1
- Date: Sun, 14 Sep 2025 06:06:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.9272
- Title: WildSmoke: Ready-to-Use Dynamic 3D Smoke Assets from a Single Video in the Wild
- Title（参考訳）: WildSmokeのダイナミックな3Dスモーク・アセットは、野生のシングルビデオから
- Authors: Yuqiu Liu, Jialin Song, Manolis Savva, Wuyang Chen,
- Abstract要約: そこで本研究では,Wild-In-the-Wildビデオからダイナミックな3Dスモークアセットを抽出し,再構成するパイプラインを提案する。
本手法は, 高品位煙の再現により, 過去の復元・生成方法より優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.941164647083696
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a pipeline to extract and reconstruct dynamic 3D smoke assets from a single in-the-wild video, and further integrate interactive simulation for smoke design and editing. Recent developments in 3D vision have significantly improved reconstructing and rendering fluid dynamics, supporting realistic and temporally consistent view synthesis. However, current fluid reconstructions rely heavily on carefully controlled clean lab environments, whereas real-world videos captured in the wild are largely underexplored. We pinpoint three key challenges of reconstructing smoke in real-world videos and design targeted techniques, including smoke extraction with background removal, initialization of smoke particles and camera poses, and inferring multi-view videos. Our method not only outperforms previous reconstruction and generation methods with high-quality smoke reconstructions (+2.22 average PSNR on wild videos), but also enables diverse and realistic editing of fluid dynamics by simulating our smoke assets. We provide our models, data, and 4D smoke assets at [https://autumnyq.github.io/WildSmoke](https://autumnyq.github.io/WildSmoke).
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,Wild-In-Fildビデオからダイナミックな3Dスモークアセットを抽出・再構成するパイプラインを提案し,さらにインタラクティブなスモークデザインと編集のシミュレーションを統合する。
3次元視覚の最近の進歩は、再構成とレンダリングのダイナミックスを大幅に改善し、現実的かつ時間的に一貫したビュー合成をサポートする。
しかし、現在の流体再構成は、慎重に制御されたクリーンな実験室環境に大きく依存している。
実世界のビデオにおける煙の再構成と背景除去による煙抽出,煙粒子とカメラポーズの初期化,マルチビュービデオの推測など,ターゲットとする技術設計の課題を3つ挙げる。
提案手法は,高品質な煙の再現による過去の復元・生成方法(野生ビデオの平均PSNR+2.22)に勝るだけでなく,煙の資産をシミュレートすることで,流体力学の多様かつ現実的な編集を可能にする。
私たちは[https://autumnyq.github.io/WildSmoke](https://autumnyq.github.io/WildSmoke]で、モデル、データ、および4D煙の資産を提供します。
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