論文の概要: Dynamic Gaussian Splatting from Defocused and Motion-blurred Monocular Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10691v3
• Date: Fri, 31 Oct 2025 15:40:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 15:46:17.653881
• Title: Dynamic Gaussian Splatting from Defocused and Motion-blurred Monocular Videos
• Title（参考訳）: 焦点がずれたモノクロ映像からの動的ガウススプレイティング
• Authors: Xuankai Zhang, Junjin Xiao, Qing Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,高画質な動的ガウス平滑化を実現するための一貫した枠組みを提案する。 我々は、ぼかし関連シーンとカメラ情報を利用するぼかし予測ネットワークを使用し、ぼかし認識の空間性制約を受ける。 提案手法は,非焦点映像とモーションレッドモノクロ映像から光リアルな新奇なビュー合成を生成するための最先端手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.965683509488203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a unified framework that allows high-quality dynamic Gaussian Splatting from both defocused and motion-blurred monocular videos. Due to the significant difference between the formation processes of defocus blur and motion blur, existing methods are tailored for either one of them, lacking the ability to simultaneously deal with both of them. Although the two can be jointly modeled as blur kernel-based convolution, the inherent difficulty in estimating accurate blur kernels greatly limits the progress in this direction. In this work, we go a step further towards this direction. Particularly, we propose to estimate per-pixel reliable blur kernels using a blur prediction network that exploits blur-related scene and camera information and is subject to a blur-aware sparsity constraint. Besides, we introduce a dynamic Gaussian densification strategy to mitigate the lack of Gaussians for incomplete regions, and boost the performance of novel view synthesis by incorporating unseen view information to constrain scene optimization. Extensive experiments show that our method outperforms the state-of-the-art methods in generating photorealistic novel view synthesis from defocused and motion-blurred monocular videos. Our code is available at https://github.com/hhhddddddd/dydeblur.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高画質な動的ガウス平滑化を実現するための一貫した枠組みを提案する。 デフォーカスのぼかしと動きのぼかしの形成過程に有意な違いがあるため、既存の手法はいずれの方法にも適しており、両手法を同時に扱う能力に欠ける。 これら2つは、ぼやけたカーネルベースの畳み込みとして共同でモデル化できるが、正確なぼやけたカーネルを推定する固有の困難さは、この方向の進行を著しく制限する。 この作業では、この方向に向かって一歩前進します。 特に、ぼかし関連シーンやカメラ情報を利用したぼかし予測ネットワークを用いて、画素ごとの信頼度の高いぼかしカーネルを推定し、ぼかしに注意を要する。 さらに,不完全領域におけるガウスの欠如を緩和する動的ガウス密度化戦略を導入し,シーン最適化に不明瞭なビュー情報を組み込むことで,新しいビュー合成の性能を向上させる。 広汎な実験により,本手法は焦点のずれや動きを呈するモノクロビデオから光リアルな新奇なビュー合成を生成する上で,最先端の手法よりも優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/hhhddddddd/dydeblur.comから入手可能です。

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