論文の概要: MoRel: Long-Range Flicker-Free 4D Motion Modeling via Anchor Relay-based Bidirectional Blending with Hierarchical Densification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09270v1
- Date: Wed, 10 Dec 2025 02:49:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.375727
- Title: MoRel: Long-Range Flicker-Free 4D Motion Modeling via Anchor Relay-based Bidirectional Blending with Hierarchical Densification
- Title（参考訳）: MoRel:アンカーリレーをベースとした双方向ブレンドによる長距離フレッカフリー4Dモーションモデリング
- Authors: Sangwoon Kwak, Weeyoung Kwon, Jun Young Jeong, Geonho Kim, Won-Sik Cheong, Jihyong Oh,
- Abstract要約: MoRelは、時間的に一貫したメモリ効率のモデリングのための新しいフレームワークである。
我々のアプローチは、時間的不連続を緩和し、成果物をひらめかせる。
境界メモリ使用率を維持しつつ、時間的コヒーレントでフリッカフリーなロングレンジ4D再構成を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.799902862870288
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in 4D Gaussian Splatting (4DGS) have extended the high-speed rendering capability of 3D Gaussian Splatting (3DGS) into the temporal domain, enabling real-time rendering of dynamic scenes. However, one of the major remaining challenges lies in modeling long-range motion-contained dynamic videos, where a naive extension of existing methods leads to severe memory explosion, temporal flickering, and failure to handle appearing or disappearing occlusions over time. To address these challenges, we propose a novel 4DGS framework characterized by an Anchor Relay-based Bidirectional Blending (ARBB) mechanism, named MoRel, which enables temporally consistent and memory-efficient modeling of long-range dynamic scenes. Our method progressively constructs locally canonical anchor spaces at key-frame time index and models inter-frame deformations at the anchor level, enhancing temporal coherence. By learning bidirectional deformations between KfA and adaptively blending them through learnable opacity control, our approach mitigates temporal discontinuities and flickering artifacts. We further introduce a Feature-variance-guided Hierarchical Densification (FHD) scheme that effectively densifies KfA's while keeping rendering quality, based on an assigned level of feature-variance. To effectively evaluate our model's capability to handle real-world long-range 4D motion, we newly compose long-range 4D motion-contained dataset, called SelfCap$_{\text{LR}}$. It has larger average dynamic motion magnitude, captured at spatially wider spaces, compared to previous dynamic video datasets. Overall, our MoRel achieves temporally coherent and flicker-free long-range 4D reconstruction while maintaining bounded memory usage, demonstrating both scalability and efficiency in dynamic Gaussian-based representations.
- Abstract（参考訳）: 近年の4D Gaussian Splatting(4DGS)は3D Gaussian Splatting(3DGS)の高速レンダリング能力を時間領域に拡張し、動的シーンのリアルタイムレンダリングを可能にしている。
しかし、大きな課題の1つは、時間とともに出現または消失するオクルージョンに対処できないような、既存の手法の素早い拡張によって激しい記憶の爆発、時間的ひねり、そして失敗につながる、長距離動画のモデリングである。
これらの課題に対処するために,アンカー・リレーをベースとした双方向ブレンディング(ARBB)機構であるMoRelを特徴とする新しい4DGSフレームワークを提案する。
本手法は,キーフレーム時間指数の局所的な標準アンカー空間を段階的に構築し,アンカーレベルでのフレーム間変形をモデル化し,時間的コヒーレンスを向上させる。
KfA間の双方向の変形を学習し、学習可能な不透明度制御によってそれらを適応的にブレンドすることにより、時間的不連続を緩和し、人工物をフリックする。
さらに,特徴分散のレベルに基づいて,KfAのレンダリング品質を維持しながら効果的にKfAを密度化するための特徴分散誘導階層化(FHD)方式を導入する。
実世界の長距離4Dモーションを効果的に処理するモデルの能力を評価するため,SelfCap$_{\text{LR}}$と呼ばれる,長距離4Dモーションを含むデータセットを新たに作成する。
従来のダイナミックビデオデータセットと比較して、空間的に広い空間で撮影される平均的な動的運動量が大きい。
全体として、我々のMoRelは、時間的コヒーレントかつフリックフリーな長距離4D再構成を実現し、メモリ使用量の制限を維持しながら、動的ガウス表現のスケーラビリティと効率性を実証している。
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