論文の概要: SoLAR: Error-Resilient Streamable Long-Horizon Free-Viewpoint Video Reconstruction with Anchor Activation and Latent Recalibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07346v1
• Date: Fri, 08 May 2026 06:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.873734
• Title: SoLAR: Error-Resilient Streamable Long-Horizon Free-Viewpoint Video Reconstruction with Anchor Activation and Latent Recalibration
• Title（参考訳）: SoLAR: アンカーアクティベーションと潜時再校正を併用した, 弾力性・弾力性を有する長視点自由視点ビデオ再構成
• Authors: Haotian Zhang, Xu Mo, Yixin Yu, Guanhua Zhu, Jian Xue, Tongda Xu, Yan Wang, Jiaqi Zhang, Siwei Ma, Wen Gao,
• Abstract要約: ビット割り当て理論により、速度歪み最適化フレームワーク内で動的アンカーベースのボリュームビデオ表現を解析する。 我々は,長いシーケンスの復元品質を安定的に維持する,エラー回復性の最初のFVVフレームワークである textbfSoLAR を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.159190580279585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Free-Viewpoint Video (FVV) has emerged as a cornerstone of next-generation immersive media systems and attracted widespread attention. Previous methods primarily focus on short video sequences and suffer from significant performance degradation when processing long-horizon free-viewpoint video (LFVV). Motivated by bit allocation theory, we analyze dynamic-anchor-based volumetric video representation within a rate-distortion optimization framework and propose \textbf{SoLAR}, which is the first error-resilient streamable FVV framework that maintains stable reconstruction quality on long sequences without requiring group-of-pictures partitioning. We propose the Anchor Activation Dynamics (AAD), which enables dynamic anchors to model non-rigid transformations by dynamically activating informative anchors and suppressing redundant ones. Furthermore, we introduce Latent Discrepancy Aware Recalibration (LaDAR), which is a mechanism to identify discrepancies between latent representations and recalibrate the correspondences encoded in the network, effectively mitigating error propagation in LFVV without compromising real-time performance or storage compactness. Extensive experiments demonstrate that \textbf{SoLAR} achieves state-of-the-art reconstruction performance while maintaining minimum storage overhead, which provides a new direction for LFVV reconstruction and advances the practical deployment of immersive systems. Demo free-viewpoint videos are provided in the supplementary material.
• Abstract（参考訳）: 次世代没入型メディアシステムの基盤としてFVV(Free-Viewpoint Video)が登場し、広く注目を集めている。 従来の手法は主に短いビデオシーケンスに重点を置いており、長い水平自由視点ビデオ(LFVV)を処理する際に大きな性能劣化に悩まされていた。 ビット割り当て理論により,レート歪み最適化フレームワーク内での動的アンカーベースのボリュームビデオ表現を解析し,グループ・オブ・ピクチャ分割を必要とせず,長いシーケンス上で安定した再構成品質を維持する最初のエラー回復型ストリーム可能なFVVフレームワークである \textbf{SoLAR} を提案する。 本稿では,情報アンカーの動的活性化と冗長なアンカーの抑制により,動的アンカーが非剛体変換をモデル化できるアンカーアクティベーションダイナミクス(AAD)を提案する。 さらに,潜時表現間の不一致を識別し,ネットワークに符号化された対応を校正する機構であるLaDAR(Latent Discrepancy Aware Recalibration)を導入し,実時間性能や記憶容量のコンパクトさを損なうことなく,LFVVにおける誤りの伝播を効果的に軽減する。 大規模実験により, LFVV再生の新たな方向性を提供し, 没入型システムの実用的展開を推し進めるとともに, 最小限のストレージオーバーヘッドを維持しながら, 最先端の再構築性能を実現することが実証された。 補足資料にはデモ自由視点ビデオが提供されている。

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