論文の概要: TRiGS: Temporal Rigid-Body Motion for Scalable 4D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00538v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 06:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.872782
• Title: TRiGS: Temporal Rigid-Body Motion for Scalable 4D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: TRiGS: スケーラブルな4次元ガウス平滑化のためのテンポラル剛体運動
• Authors: Suwoong Yeom, Joonsik Nam, Seunggyu Choi, Lucas Yunkyu Lee, Sangmin Kim, Jaesik Park, Joonsoo Kim, Kugjin Yun, Kyeongbo Kong, Sukju Kang,
• Abstract要約: TRiGSは、統一された連続した幾何学的変換を利用する新しい4D表現である。 我々は,TRiGSが高精細度のレンダリングを標準ベンチマーク上で実現しつつ,メモリボトルネックを重くすることなく,拡張されたビデオシーケンスに一意にスケール可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.83830884179225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent 4D Gaussian Splatting (4DGS) methods achieve impressive dynamic scene reconstruction but often rely on piecewise linear velocity approximations and short temporal windows. This disjointed modeling leads to severe temporal fragmentation, forcing primitives to be repeatedly eliminated and regenerated to track complex nonlinear dynamics. This makeshift approximation eliminates the long-term temporal identity of objects and causes an inevitable proliferation of Gaussians, hindering scalability to extended video sequences. To address this, we propose TRiGS, a novel 4D representation that utilizes unified, continuous geometric transformations. By integrating $SE(3)$ transformations, hierarchical Bezier residuals, and learnable local anchors, TRiGS models geometrically consistent rigid motions for individual primitives. This continuous formulation preserves temporal identity and effectively mitigates unbounded memory growth. Extensive experiments demonstrate that TRiGS achieves high fidelity rendering on standard benchmarks while uniquely scaling to extended video sequences (e.g., 600 to 1200 frames) without severe memory bottlenecks, significantly outperforming prior works in temporal stability.
• Abstract（参考訳）: 近年の4次元ガウス散乱(4DGS)法は印象的な動的シーン再構成を実現するが、しばしば断片的な線形速度近似と短い時間窓に依存している。 この解離したモデリングは、重度の時間的断片化をもたらし、プリミティブを繰り返し排除し、複雑な非線形ダイナミクスを追跡するために再生させる。 この等シフト近似は、オブジェクトの長期的な時間的同一性を排除し、ガウスの必然的な拡散を引き起こし、拡張されたビデオシーケンスのスケーラビリティを妨げる。 そこで本研究では,統合された連続幾何変換を利用した新しい4次元表現であるTRiGSを提案する。 SE(3)$変換、階層的ベジエ残差、学習可能な局所アンカーを統合することで、TRiGSは個々のプリミティブに対して幾何学的に一貫した剛運動をモデル化する。 この連続的な定式化は時間的アイデンティティを保持し、非有界記憶の成長を効果的に緩和する。 大規模な実験により、TRiGSは標準ベンチマークでの高忠実度レンダリングを実現しつつ、メモリボトルネックを重くすることなく拡張されたビデオシーケンス(例えば600フレームから1200フレーム)に一意にスケーリングし、時間的安定性において先行研究よりも大幅に優れていたことが示されている。

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