論文の概要: Dynamic Gaussian Scene Reconstruction from Unsynchronized Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11175v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 11:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.556662
• Title: Dynamic Gaussian Scene Reconstruction from Unsynchronized Videos
• Title（参考訳）: 非同期映像からの動的ガウスシーン再構成
• Authors: Zhixin Xu, Hengyu Zhou, Yuan Liu, Wenhan Xue, Hao Pan, Wenping Wang, Bin Wang,
• Abstract要約: マルチビュー映像再構成はコンピュータビジョンにおいて重要な役割を担い、映画製作、バーチャルリアリティー、モーション分析に応用できる。 同期のないマルチビュービデオから高品質な4DGS再構成を実現するための新しい時間的アライメント戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.54046494140498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-view video reconstruction plays a vital role in computer vision, enabling applications in film production, virtual reality, and motion analysis. While recent advances such as 4D Gaussian Splatting (4DGS) have demonstrated impressive capabilities in dynamic scene reconstruction, they typically rely on the assumption that input video streams are temporally synchronized. However, in real-world scenarios, this assumption often fails due to factors like camera trigger delays or independent recording setups, leading to temporal misalignment across views and reduced reconstruction quality. To address this challenge, a novel temporal alignment strategy is proposed for high-quality 4DGS reconstruction from unsynchronized multi-view videos. Our method features a coarse-to-fine alignment module that estimates and compensates for each camera's time shift. The method first determines a coarse, frame-level offset and then refines it to achieve sub-frame accuracy. This strategy can be integrated as a readily integrable module into existing 4DGS frameworks, enhancing their robustness when handling asynchronous data. Experiments show that our approach effectively processes temporally misaligned videos and significantly enhances baseline methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー映像再構成はコンピュータビジョンにおいて重要な役割を担い、映画製作、バーチャルリアリティー、モーション分析に応用できる。 近年の4D Gaussian Splatting (4DGS) のような進歩は動的シーン再構成における印象的な機能を示しているが、一般的には入力ビデオストリームが時間的に同期されているという仮定に依存している。 しかし、現実のシナリオでは、カメラトリガーの遅延や独立した記録設定などの要因により、この仮定は失敗することが多い。 この課題に対処するために,非同期マルチビュービデオから高品質な4DGS再構成を実現するための新しい時間アライメント戦略を提案する。 本手法は,各カメラのタイムシフトを推定・補償する粗大なアライメントモジュールを特徴とする。 この方法はまず粗いフレームレベルのオフセットを決定し、次にそれを洗練してサブフレーム精度を実現する。 この戦略は、既存の4DGSフレームワークに簡単に統合可能なモジュールとして統合することができ、非同期データを扱う際の堅牢性を高めることができる。 実験の結果,提案手法は時間的に不一致な動画を効果的に処理し,ベースライン法を大幅に強化することがわかった。

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