論文の概要: AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18539v1
• Date: Mon, 20 Jul 2026 22:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.254563
• Title: AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation
• Title（参考訳）: AniGS:3Dアニメーションに先立つブリッジレンダリングと拡散
• Authors: Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng,
• Abstract要約: AniGSは3Dガウススティング(3DGS)再構成のシーンレベルアニメーションの手法である。 AniGSは微妙で分散したダイナミックス(例えば植生運動)を付加し、剛体構造を保存する。 5つの実世界の大規模な屋外シーンの実験では、AniGSが自然環境のダイナミックスと高品質なノベルビュービデオを生成することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.353660100768856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view rendering of large and complex reconstructed scenes is becoming increasingly photorealistic. However, most reconstructions remain static and lack the ambient motion that makes environments immersive. We present AniGS, a method for scene-level animation of 3D Gaussian Splatting (3DGS) reconstructions that adds subtle, distributed dynamics, e.g., vegetation motion, while preserving rigid structures. Unlike existing 3D animation techniques which are limited to object-centric subjects or small regions, AniGS is designed for large, cluttered, navigable scenes. AniGS represents the scene with a canonical 3DGS and models motion using a time-conditioned deformation field. To animate the entire scene, we leverage a pretrained video diffusion model and introduce an iterative dataset--model update strategy that progressively expands viewpoint coverage and repeatedly updates camera-fixed training videos using a render-and-refine scheme. To prevent artifacts from unintended motion in static areas, we further introduce a composed video-to-video refinement scheme that restricts motion to desired regions. Experiments on five real-world, large-scale outdoor scenes demonstrate that AniGS produces natural ambient dynamics and high-quality novel view videos, enabling more immersive viewing experiences of reconstructed environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模で複雑な再構成シーンの新たなビューレンダリングは、ますますフォトリアリスティックになりつつある。 しかし、ほとんどの再建は静止しており、環境を没入させる環境運動が欠如している。 AniGSは3次元ガウススティング(3DGS)再構成のシーンレベルアニメーションの手法で,立体構造を保ちながら微妙に分散した動特性,例えば植生運動を付加する。 オブジェクト中心の被写体や小さな領域に限られる既存の3Dアニメーション技術とは異なり、AniGSは巨大で散らばったナビゲーション可能なシーン用に設計されている。 AniGSは標準3DGSでシーンを表現し、時間条件の変形場を用いて動きをモデル化する。 シーン全体をアニメーション化するために、事前訓練されたビデオ拡散モデルを活用し、視点範囲を徐々に拡大する反復的データセット-モデル更新戦略を導入し、レンダリング・アンド・リファイン・スキームを用いてカメラ固定トレーニングビデオを繰り返し更新する。 静的領域における意図せぬ動きを防止するため,所望の領域での動作を制限する合成ビデオ・ビデオ・リファインメント・スキームを導入する。 5つの実世界の大規模な屋外シーンの実験では、AniGSは自然環境のダイナミックスと高品質なノベルビュービデオを生成し、再構成された環境のより没入的な視聴体験を可能にしている。

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