論文の概要: V-DPM: 4D Video Reconstruction with Dynamic Point Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09499v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 14:03:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.422077
• Title: V-DPM: 4D Video Reconstruction with Dynamic Point Maps
• Title（参考訳）: V-DPM:ダイナミックポイントマップによる4次元映像再構成
• Authors: Edgar Sucar, Eldar Insafutdinov, Zihang Lai, Andrea Vedaldi,
• Abstract要約: ダイナミックポイントマップ(DPM)は動的な3Dコンテンツを表す。 映像入力のためのDPMを表現力の最大化として定式化する方法を示す。 我々は,最近の強力な3D再構成器であるVGGT上にこれらのアイデアを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.834673070954494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Powerful 3D representations such as DUSt3R invariant point maps, which encode 3D shape and camera parameters, have significantly advanced feed forward 3D reconstruction. While point maps assume static scenes, Dynamic Point Maps (DPMs) extend this concept to dynamic 3D content by additionally representing scene motion. However, existing DPMs are limited to image pairs and, like DUSt3R, require post processing via optimization when more than two views are involved. We argue that DPMs are more useful when applied to videos and introduce V-DPM to demonstrate this. First, we show how to formulate DPMs for video input in a way that maximizes representational power, facilitates neural prediction, and enables reuse of pretrained models. Second, we implement these ideas on top of VGGT, a recent and powerful 3D reconstructor. Although VGGT was trained on static scenes, we show that a modest amount of synthetic data is sufficient to adapt it into an effective V-DPM predictor. Our approach achieves state of the art performance in 3D and 4D reconstruction for dynamic scenes. In particular, unlike recent dynamic extensions of VGGT such as P3, DPMs recover not only dynamic depth but also the full 3D motion of every point in the scene.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状とカメラパラメータをエンコードするDUSt3R不変点マップのような強力な3D表現は、フィードフォワード3D再構成を著しく進歩させる。 ポイントマップは静的なシーンを想定するが、ダイナミックポイントマップ(DPM)はこの概念を動的3Dコンテンツに拡張し、シーンの動きを付加的に表現する。 しかし、既存のDPMはイメージペアに限られており、DUSt3Rのように2つ以上のビューが関与する場合、最適化による後処理を必要とする。 我々は、DPMはビデオに適用する場合より有用であり、これを実証するためにV-DPMを導入する。 まず、映像入力のためのDPMを、表現力の最大化、神経予測の促進、事前訓練されたモデルの再利用を可能にする方法で定式化する方法を示す。 第二に、最近の強力な3D再構成器であるVGGT上にこれらのアイデアを実装している。 VGGTは静的な場面で訓練されたものの、有効なV-DPM予測器に適応するのに十分な量の合成データが得られた。 本手法は動的シーンの3次元および4次元再構成における最先端性能を実現する。 特に、最近のP3のようなVGGTの動的拡張とは異なり、DPMは動的深さだけでなく、シーンのすべての点の完全な3D運動も回復する。

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