論文の概要: Geometric 4D Stitching for Grounded 4D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09984v1
• Date: Mon, 11 May 2026 04:53:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.529848
• Title: Geometric 4D Stitching for Grounded 4D Generation
• Title（参考訳）: 接地された4次元生成のための幾何学的4次元スティッチ
• Abstract要約: 幾何学的領域の欠如を識別し,幾何学的に接地された4次元縫合を補完する効率的なフレームワークであるGeometric 4D Stitchingを提案する。 1ステップのシーン展開毎に1つのNVIDIA GTX 5090 GPU上で,4次元シーン表現を10分以内で構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.62488402931672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent 4D generation methods complete scene-level missing information using generative models and reconstruct the scene into radiance-based representations. However, these pipelines often present geometric inconsistencies in the generated content, and the radiance-based reconstruction requires expensive optimization. Furthermore, radiance-based representations often absorb these geometric inconsistencies into their view-dependent nature, failing to enforce the grounded geometric consistency. To address these issues, we propose Geometric 4D Stitching, an efficient framework that explicitly identifies missing geometric regions and complements them with geometrically grounded 4D stitches. As a result, our method constructs 4D scene representations in under 10 minutes on a single NVIDIA RTX 5090 GPU per one-step scene expansion, while improving geometric consistency. Moreover, we demonstrate that our explicit 4D stitching supports interative expansion of 4D mesh as well as 4D scene editing.
• Abstract（参考訳）: 最近の4D生成手法は、生成モデルを用いてシーンレベルの欠落情報を完了し、シーンをラディアンスに基づく表現に再構成する。 しかし、これらのパイプラインは生成したコンテンツに幾何学的不整合を示すことが多く、放射率に基づく再構成には高価な最適化が必要である。 さらに、放射に基づく表現は、しばしばこれらの幾何学的矛盾をビュー依存の性質に吸収し、基底となる幾何学的一貫性を強制することができない。 これらの問題に対処するために,幾何学的4Dステッチング(Geometric 4D Stitching)を提案する。 その結果,1ステップのシーン展開毎に1つのNVIDIA RTX 5090 GPU上で4次元シーン表現を10分以内で構築し,幾何学的整合性を改善した。 さらに,4Dメッシュの相互拡張と4Dシーン編集をサポートすることの実証を行った。

関連論文リスト

• D^2-4DGS: Dual-Depth Guided Sparse-Camera 4D Gaussian Splatting [0.0]
  デュアルソース深度で導かれるスパース・カメラダイナミック4Dガウス・スプレイティング・フレームワークを提案する。 9つのデータセットビュー設定全体にわたって、D$2$-4DGSは最も高いPSNRを達成し、最高の競合メソッドよりも平均1.33dB改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-03T01:46:19Z)
• IGGT4D: Streaming 4D Instance-Grounded Geometry Transformer [64.5765465030666]
  オンライン4Dシーン理解のためのストリーミングインスタンスグラウンド幾何変換器IGGT4Dを提案する。 IGGT4Dは、ビデオフレームを逐次処理し、因果時空間モデリングを通じて歴史的コンテキストを再利用し、カメラモーション、幾何学、オブジェクトアイデンティティの統一表現を漸進的に更新する。 3次元再構成、ポーズ推定、例空間追跡、オープンボキャブラリセグメンテーションの実験は、IGGT4Dが既存のストリーミングベースラインより優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-21T16:00:01Z)
• Ground4D: Consistency-Aware 4D Reconstruction from Monocular Video [69.94904173314505]
  2つのステージ上に構築された幾何グラウンドのフレームワークであるGround4Dを提案する。 まず,モノクロ映像から複数視点の立体形状とカメラポーズを再構成する。 第2に,動的ガウススプラッティングによる幾何整合性を考慮した改良を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-27T09:27:42Z)
• 4C4D: 4 Camera 4D Gaussian Splatting [56.926598190499156]
  本稿では,4台のポータブルカメラで撮影した映像から4Dダイナミックなシーンを復元する課題に取り組む。 我々は,高忠実度4Dガウシアン・スプラッティングを実現する新しいフレームワークであるtextbf4C4Dを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-05T11:09:23Z)
• Joint 3D Geometry Reconstruction and Motion Generation for 4D Synthesis from a Single Image [88.71287865590273]
  そこでTrajScene-60Kについて紹介する。 拡散型4次元シーン軌道生成装置(4D-STraG)を提案する。 次に、4Dポイントトラック表現から任意のカメラトラジェクトリでビデオをレンダリングする4Dビュー合成モジュール(4D-Vi)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T17:59:10Z)
• 4D Driving Scene Generation With Stereo Forcing [62.47705572424127]
  現在の生成モデルは、時間外挿と空間的新規ビュー合成(NVS)をシーンごとの最適化なしで同時にサポートする動的4D駆動シーンの合成に苦慮している。 PhiGenesisは、幾何学的・時間的整合性を持った映像生成技術を拡張する4次元シーン生成のための統合フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T15:37:17Z)
• Geo4D: Leveraging Video Generators for Geometric 4D Scene Reconstruction [72.54905331756076]
  動的シーンのモノクロ3次元再構成にビデオ拡散モデルを再利用するGeo4Dを提案する。 大規模な事前訓練ビデオモデルによってキャプチャされた強いダイナミックな事前情報を活用することで、Geo4Dは合成データのみを使用して訓練することができる。 提案手法は,これらのモダリティを調整・融合するマルチモーダルアライメントアルゴリズムと,推論時にスライディングウインドウアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T17:59:55Z)
• Deep Geometric Moments Promote Shape Consistency in Text-to-3D Generation [27.43973967994717]
  MT3Dは高忠実度3Dオブジェクトを利用して視点バイアスを克服するテキスト・ツー・3D生成モデルである。 3Dアセットから幾何学的詳細を取り入れることで、MT3Dは多様で幾何学的に一貫したオブジェクトを作成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T06:25:44Z)
• PLA4D: Pixel-Level Alignments for Text-to-4D Gaussian Splatting [9.517058280333806]
  従来のテキストから4Dへの方法は、複数のスコア蒸留サンプリング(SDS)技術を活用している。 textbfPixel-textbfLevel textbfAlignment for text-driven textbf4D Gaussian splatting (PLA4D) PLA4Dはアンカー参照、すなわちテキスト生成ビデオを提供し、画素空間内の異なるDMによって条件付けられたレンダリングプロセスを調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T11:23:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。