論文の概要: Beyond Static Gaussians: An Empirical Investigation of Architectural Paradigms for Dynamic 3D Scene Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00452v1
- Date: Sat, 30 May 2026 00:42:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.468557
- Title: Beyond Static Gaussians: An Empirical Investigation of Architectural Paradigms for Dynamic 3D Scene Reconstruction
- Title（参考訳）: 静的ガウシアンを超えて : 動的3次元シーン再構築のための建築パラダイムの実証的研究
- Abstract要約: 3D Gaussian Splatting(3DGS)による動的シーン再構築は、進化する環境を表現するための魅力的なアプローチとして現れている。
本稿では,動的3DGS手法の包括的解析を行い,それらを2つのパラダイムに分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.523616541218878
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic scene reconstruction via 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a compelling approach for representing evolving environments, yet understanding trade-offs between methodologies remains crucial. This paper presents a comprehensive analysis of dynamic 3DGS methods, categorizing them into two paradigms: structure-guided methods employing auxiliary representations (deformation fields, canonical spaces, grids) to model temporal changes, and gaussian-centric methods encoding dynamics directly into primitives via continuous functions or 4D representations. We evaluate representative methods from both paradigms on the D-NeRF benchmark. Our findings reveal that structure-guided methods achieve superior reconstruction fidelity and compact model sizes, while gaussian-centric approaches demonstrate significantly higher rendering speeds enabling real-time performance, though with greater quality variability and potentially substantial storage overhead. This analysis highlights a fundamental trade-off between reconstruction quality/compactness versus rendering speed, providing insights to guide future research and application development in dynamic scene reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting(3DGS)による動的シーン再構築は、進化する環境を表現するための魅力的なアプローチとして登場したが、方法論間のトレードオフを理解することは依然として重要である。
本稿では、動的3DGS法を包括的に分析し、補助的表現(変形場、正準空間、格子)を用いて時間変化をモデル化する構造誘導法と、連続関数または4次元表現を介して、動的をプリミティブに直接符号化するガウス中心法という2つのパラダイムに分類する。
D-NeRFベンチマークで両パラダイムから代表手法を評価する。
解析の結果,構造誘導方式はより優れた再構成精度とコンパクトなモデルサイズを実現する一方で,ガウス中心の手法は,高品質かつ大きなストレージオーバーヘッドを伴いながら,リアルタイム性能を実現するためのレンダリング速度を著しく向上させることを示した。
この分析は、リコンストラクションの品質/性能とレンダリング速度の基本的なトレードオフを強調し、動的シーン再構成における将来の研究とアプリケーション開発の指針を提供する。
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