論文の概要: SCas4D: Structural Cascaded Optimization for Boosting Persistent 4D Novel View Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06694v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 06:39:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.335071
- Title: SCas4D: Structural Cascaded Optimization for Boosting Persistent 4D Novel View Synthesis
- Title（参考訳）: SCas4D: 持続的4次元新規ビュー合成のための構造カスケード最適化
- Authors: Jipeng Lyu, Jiahua Dong, Yu-Xiong Wang,
- Abstract要約: SCas4Dは3次元ガウススプラッティングにおける構造パターンを動的シーンに活用するカスケード最適化フレームワークである。
SCas4Dは、粗い部分レベルから細い点レベルへの変形を段階的に精製することにより、時間フレーム当たり100イテレーション以内の収束を実現する。
このアプローチはまた、自己教師付きオブジェクトセグメンテーション、新しいビュー合成、および高密度点追跡タスクにおける効果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.10680153186481
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Persistent dynamic scene modeling for tracking and novel-view synthesis remains challenging due to the difficulty of capturing accurate deformations while maintaining computational efficiency. We propose SCas4D, a cascaded optimization framework that leverages structural patterns in 3D Gaussian Splatting for dynamic scenes. The key idea is that real-world deformations often exhibit hierarchical patterns, where groups of Gaussians share similar transformations. By progressively refining deformations from coarse part-level to fine point-level, SCas4D achieves convergence within 100 iterations per time frame and produces results comparable to existing methods with only one-twentieth of the training iterations. The approach also demonstrates effectiveness in self-supervised articulated object segmentation, novel view synthesis, and dense point tracking tasks.
- Abstract（参考訳）: 追跡と新規ビュー合成のための永続的動的シーンモデリングは、計算効率を保ちながら正確な変形を捉えるのが困難であるため、依然として困難である。
SCas4Dは3次元ガウススプラッティングにおける構造パターンを動的シーンに活用するカスケード最適化フレームワークである。
鍵となる考え方は、実世界の変形はしばしば階層的なパターンを示し、ガウス群も同様な変換を共有することである。
SCas4Dは、粗い部分レベルから細い点レベルへの変形を段階的に洗練することにより、時間フレーム当たり100イテレーション以内の収束を実現し、トレーニングイテレーションの2分の1しか持たない既存の手法に匹敵する結果を生成する。
このアプローチはまた、自己教師付きオブジェクトセグメンテーション、新しいビュー合成、および高密度点追跡タスクにおける効果を示す。
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