論文の概要: 4D Primitive-Mâché: Glueing Primitives for Persistent 4D Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16564v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 14:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.089797
• Title: 4D Primitive-Mâché: Glueing Primitives for Persistent 4D Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: 4D Primitive-Mâché: Persistent 4D Scene Reconstruction の原初例の検討
• Authors: Kirill Mazur, Marwan Taher, Andrew J. Davison,
• Abstract要約: 本稿では,カジュアルなモノクラーRGB映像を入力として受信し,シーンの持続的な再構成を出力する動的再構成システムを提案する。 言い換えれば、シーンの現在見える部分だけでなく、以前に見た部分もすべて再構成し、すべてのタイムステップで完全な再構築を再現できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.50411933478524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a dynamic reconstruction system that receives a casual monocular RGB video as input, and outputs a complete and persistent reconstruction of the scene. In other words, we reconstruct not only the the currently visible parts of the scene, but also all previously viewed parts, which enables replaying the complete reconstruction across all timesteps. Our method decomposes the scene into a set of rigid 3D primitives, which are assumed to be moving throughout the scene. Using estimated dense 2D correspondences, we jointly infer the rigid motion of these primitives through an optimisation pipeline, yielding a 4D reconstruction of the scene, i.e. providing 3D geometry dynamically moving through time. To achieve this, we also introduce a mechanism to extrapolate motion for objects that become invisible, employing motion-grouping techniques to maintain continuity. The resulting system enables 4D spatio-temporal awareness, offering capabilities such as replayable 3D reconstructions of articulated objects through time, multi-object scanning, and object permanence. On object scanning and multi-object datasets, our system significantly outperforms existing methods both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カジュアルなモノクラーRGB映像を入力として受信し,シーンの完全かつ永続的な再構成を出力する動的再構成システムを提案する。 言い換えれば、シーンの現在見える部分だけでなく、以前に見た部分もすべて再構成し、すべてのタイムステップで完全な再構築を再現できる。 本手法は,シーン全体を移動していると推定される剛体3Dプリミティブの集合に分解する。 推定された密度の2次元対応を用いて、最適化パイプラインを通してこれらのプリミティブの剛性運動を共同で推定し、シーンの4次元再構成、すなわち時間を通して動的に動く3次元幾何学を与える。 これを実現するために, 連続性を維持するために移動群法を用いて, 目に見えない物体の運動を外挿する機構も導入した。 このシステムにより、4次元時空間認識が可能となり、時間による音声オブジェクトの再生可能な3次元再構成、マルチオブジェクトスキャン、オブジェクト永続性などの機能を提供する。 オブジェクトスキャンとマルチオブジェクトデータセットでは,既存の手法よりも定量的,定性的に優れている。

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