論文の概要: \textit{4DSurf}: High-Fidelity Dynamic Scene Surface Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28064v1
- Date: Mon, 30 Mar 2026 06:09:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.250127
- Title: \textit{4DSurf}: High-Fidelity Dynamic Scene Surface Reconstruction
- Title（参考訳）: \textit{4DSurf}:高忠実度ダイナミックシーン表面再構成
- Abstract要約: 本稿では,ガウススプラッティング(GS)を用いた動的シーン表面再構成の問題に対処する。
汎用動的表面再構成のための新しい統一フレームワークである textit4DSurf' を提案する。
本手法は,シャンファー距離で49%,19%の最先端表面再構成法より優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.82595920033838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of dynamic scene surface reconstruction using Gaussian Splatting (GS), aiming to recover temporally consistent geometry. While existing GS-based dynamic surface reconstruction methods can yield superior reconstruction, they are typically limited to either a single object or objects with only small deformations, struggling to maintain temporally consistent surface reconstruction of large deformations over time. We propose ``\textit{4DSurf}'', a novel and unified framework for generic dynamic surface reconstruction that does not require specifying the number or types of objects in the scene, can handle large surface deformations and temporal inconsistency in reconstruction. The key innovation of our framework is the introduction of Gaussian deformations induced Signed Distance Function Flow Regularization that constrains the motion of Gaussians to align with the evolving surface. To handle large deformations, we introduce an Overlapping Segment Partitioning strategy that divides the sequence into overlapping segments with small deformations and incrementally passes geometric information across segments through the shared overlapping timestep. Experiments on two challenging dynamic scene datasets, Hi4D and CMU Panoptic, demonstrate that our method outperforms state-of-the-art surface reconstruction methods by 49\% and 19\% in Chamfer distance, respectively, and achieves superior temporal consistency under sparse-view settings.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,時間的に一貫した幾何を復元することを目的としたガウススプラッティング(GS)を用いた動的シーン表面再構成の問題に対処する。
既存のGSベースの動的表面再構成法はより優れた再構成をもたらすが、通常は小さな変形しか持たない単一の物体または物体に限られ、時間とともに大きな変形の時間的一貫した表面再構成を維持するのに苦労する。
シーン内のオブジェクトの個数や型を指定する必要がなく、大規模な表面変形や時間的不整合を処理できる汎用動的表面再構成のための,新しく統一されたフレームワークである ``\textit{4DSurf}' を提案する。
我々のフレームワークのキーとなる革新は、ガウス変形誘導符号付き距離関数フロー正規化(Signed Distance Function Flow Regularization)の導入である。
大きな変形に対処するため, 重畳分割方式を導入し, 配列を小さな変形を伴う重畳セグメントに分割し, 共有重畳タイムステップを通じてセグメント間の幾何情報を漸進的に通過する。
2つの挑戦的動的シーンデータセット(Hi4DとCMU Panoptic)に対する実験により,提案手法はチャムファー距離でそれぞれ49 %,19 %の最先端表面再構成法より優れ,スパースビュー設定下での時間的整合性に優れることを示した。
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