論文の概要: Orientation-anchored Hyper-Gaussian for 4D Reconstruction from Casual Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23492v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 20:43:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.259719
• Title: Orientation-anchored Hyper-Gaussian for 4D Reconstruction from Casual Videos
• Title（参考訳）: カジュアルビデオからの4次元再構成のための配向アンコールハイパーガウシアン
• Authors: Junyi Wu, Jiachen Tao, Haoxuan Wang, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Yan Yan,
• Abstract要約: OriGSは、カジュアルにキャプチャされたモノクロビデオから高品質な4D再構成を行うための新しいフレームワークだ。 まず、空間と時間にまたがる主要な前方方向を伝播するグローバルオリエンテーション場を推定する。 これに基づいて、時間、空間、幾何学、配向をコヒーレントな確率的状態に埋め込む統一的な定式化である、配向を意識したハイパーガウス的(Hyper-Gaussian)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.642143303176997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Orientation-anchored Gaussian Splatting (OriGS), a novel framework for high-quality 4D reconstruction from casually captured monocular videos. While recent advances extend 3D Gaussian Splatting to dynamic scenes via various motion anchors, such as graph nodes or spline control points, they often rely on low-rank assumptions and fall short in modeling complex, region-specific deformations inherent to unconstrained dynamics. OriGS addresses this by introducing a hyperdimensional representation grounded in scene orientation. We first estimate a Global Orientation Field that propagates principal forward directions across space and time, serving as stable structural guidance for dynamic modeling. Built upon this, we propose Orientation-aware Hyper-Gaussian, a unified formulation that embeds time, space, geometry, and orientation into a coherent probabilistic state. This enables inferring region-specific deformation through principled conditioned slicing, adaptively capturing diverse local dynamics in alignment with global motion intent. Experiments demonstrate the superior reconstruction fidelity of OriGS over mainstream methods in challenging real-world dynamic scenes.
• Abstract（参考訳）: 我々は,カジュアルな単眼ビデオから高品質な4D再構成を行う新しいフレームワークであるOriGS(Orientation-anchored Gaussian Splatting)を提案する。 近年の進歩は、グラフノードやスプライン制御ポイントなどの様々なモーションアンカーを介して3Dガウス・スプレイティングをダイナミックなシーンに拡張するが、それらはしばしば低ランクな仮定に頼り、複雑なモデリングにおいて不足する。 OriGSはシーンオリエンテーションを基礎とした超次元表現を導入することでこの問題に対処している。 まず、空間と時間にわたって主方向を伝播させ、動的モデリングのための安定した構造的ガイダンスとして機能するグローバル指向場を推定する。 これに基づいて、時間、空間、幾何学、配向をコヒーレントな確率的状態に埋め込む統一的な定式化である、配向を意識したハイパーガウス的(Hyper-Gaussian)を提案する。 これにより、原理化された条件付きスライシングを通じて領域特異的な変形を推測することができ、グローバルな動きのインテンションに合わせて様々な局所力学を適応的に捉えることができる。 実験では、現実世界のダイナミックシーンに挑戦する際の主流手法よりもOriGSの再現性が優れていることを示した。

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