論文の概要: GeoRect4D: Geometry-Compatible Generative Rectification for Dynamic Sparse-View 3D Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20784v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 17:12:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.249633
- Title: GeoRect4D: Geometry-Compatible Generative Rectification for Dynamic Sparse-View 3D Reconstruction
- Title（参考訳）: GeoRect4D:動的スパースビュー3次元再構成のための幾何対応型生成整形
- Abstract要約: マルチビュービデオからダイナミックな3Dシーンを再構築することは、しばしば幾何学的な崩壊、軌道のドリフト、浮き彫りのアーティファクトに繋がる、非常に不適切である。
最近の試みでは、欠落したコンテンツに幻覚を与える遺伝子前駆体を導入しているが、ナイーブな統合はしばしば構造的ドリフトと時間的不整合を引き起こす。
そこで本稿では, 疎視動的再構成のための新しい統合フレームワークであるGeoRect4Dを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.448484686109992
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconstructing dynamic 3D scenes from sparse multi-view videos is highly ill-posed, often leading to geometric collapse, trajectory drift, and floating artifacts. Recent attempts introduce generative priors to hallucinate missing content, yet naive integration frequently causes structural drift and temporal inconsistency due to the mismatch between stochastic 2D generation and deterministic 3D geometry. In this paper, we propose GeoRect4D, a novel unified framework for sparse-view dynamic reconstruction that couples explicit 3D consistency with generative refinement via a closed-loop optimization process. Specifically, GeoRect4D introduces a degradation-aware feedback mechanism that incorporates a robust anchor-based dynamic 3DGS substrate with a single-step diffusion rectifier to hallucinate high-fidelity details. This rectifier utilizes a structural locking mechanism and spatiotemporal coordinated attention, effectively preserving physical plausibility while restoring missing content. Furthermore, we present a progressive optimization strategy that employs stochastic geometric purification to eliminate floaters and generative distillation to infuse texture details into the explicit representation. Extensive experiments demonstrate that GeoRect4D achieves state-of-the-art performance in reconstruction fidelity, perceptual quality, and spatiotemporal consistency across multiple datasets.
- Abstract（参考訳）: スパースなマルチビュービデオからダイナミックな3Dシーンを再構築することは、しばしば幾何学的な崩壊、軌道のドリフト、浮かぶ人工物に繋がる、非常に不適切である。
最近の試みは、欠落したコンテンツを幻覚させるための生成的先行性を導入するが、直感的な統合は、確率的2D生成と決定論的3D幾何のミスマッチにより、しばしば構造的ドリフトと時間的不整合を引き起こす。
本稿では,疎視動的再構成のための新しい統合フレームワークであるGeoRect4Dを提案する。
具体的には、GeoRect4Dは、ロバストアンカーベースの動的3DGS基板と単一ステップ拡散整流器を組み込んだ劣化認識フィードバック機構を導入し、高忠実度の詳細を幻覚させる。
この整流器は、構造的係止機構と時空間調整された注意力を利用して、欠落したコンテンツを復元しつつ、物理的可視性を効果的に保持する。
さらに, 確率的幾何浄化を利用してフローターを除去し, 生成蒸留を行い, テクスチャの詳細を明示表現に注入する, プログレッシブ最適化手法を提案する。
大規模な実験により、GeoRect4Dは複数のデータセットにまたがる再現忠実さ、知覚的品質、時空間的一貫性において、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
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