論文の概要: Clustered Error Correction with Grouped 4D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16112v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 07:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.51452
• Title: Clustered Error Correction with Grouped 4D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: Grouped 4D Gaussian Splatting によるクラスター誤差補正
• Authors: Taeho Kang, Jaeyeon Park, Kyungjin Lee, Youngki Lee,
• Abstract要約: 既存の4Dガウス散乱法は動的シーンを正確に再構築するのに苦労する。 本稿では,2つの鍵成分からなる新しい手法を提案する。 バックプロジェクションやフォアグラウンドスプリッティングによって対象の補正を行う。 我々の手法は時間的一貫性と最先端の知覚的レンダリング品質を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.815414326485348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing 4D Gaussian Splatting (4DGS) methods struggle to accurately reconstruct dynamic scenes, often failing to resolve ambiguous pixel correspondences and inadequate densification in dynamic regions. We address these issues by introducing a novel method composed of two key components: (1) Elliptical Error Clustering and Error Correcting Splat Addition that pinpoints dynamic areas to improve and initialize fitting splats, and (2) Grouped 4D Gaussian Splatting that improves consistency of mapping between splats and represented dynamic objects. Specifically, we classify rendering errors into missing-color and occlusion types, then apply targeted corrections via backprojection or foreground splitting guided by cross-view color consistency. Evaluations on Neural 3D Video and Technicolor datasets demonstrate that our approach significantly improves temporal consistency and achieves state-of-the-art perceptual rendering quality, improving 0.39dB of PSNR on the Technicolor Light Field dataset. Our visualization shows improved alignment between splats and dynamic objects, and the error correction method's capability to identify errors and properly initialize new splats. Our implementation details and source code are available at https://github.com/tho-kn/cem-4dgs.
• Abstract（参考訳）: 既存の4D Gaussian Splatting (4DGS) 法は、動的シーンを正確に再構築するのに苦労し、しばしば不明瞭なピクセル対応と動的領域における不適切な密度化を解決するのに失敗する。 提案手法は,(1) 楕円誤差クラスタリングと誤り訂正の2つの重要な要素からなる新しい手法を導入し, 適合スプラットの改良と初期化のために動的領域をピンポイントでピンポイントし, (2) スプラットと表現された動的オブジェクト間のマッピングの整合性を改善するグループ化4Dガウス・スプラッティングを提案する。 具体的には,レンダリングエラーをカラーとオクルージョンの欠落タイプに分類し,バックプロジェクションやフォアグラウンドスプリッティングによって対象の補正を行う。 ニューラル3Dビデオとテクニカラーのデータセットの評価は、我々のアプローチが時間的一貫性を著しく改善し、最先端の知覚レンダリング品質を実現し、テクニカラーの光フィールドデータセットにおけるPSNRの0.39dBを改善したことを示している。 可視化では,スプレートと動的オブジェクトのアライメントが向上し,エラーを識別し,新しいスプレートを適切に初期化することができる。 実装の詳細とソースコードはhttps://github.com/tho-kn/cem-4dgs.comで公開されています。

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