論文の概要: Dynamic Thermal Gaussians: Multimodal 4D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24531v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 13:03:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:01.292534
• Title: Dynamic Thermal Gaussians: Multimodal 4D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: 動的熱ガウシアン:マルチモーダル4次元ガウシアンスプラッティング
• Abstract要約: サーモグラフィーは軍事的およびより広範な熱分析応用において重要な役割を担っている。 近年の3次元熱再構成の進展により、2次元から3次元空間まで温度解析が拡張された。 複雑なシーンを対象としたRGB-サーマル再構成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.09973481523595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Thermography plays a vital role in military and broader thermal analysis applications. Recent progress in 3D thermal reconstruction has extended temperature analysis from 2D to 3D space, yet most existing works assume static temperature distributions, neglecting the temporal dynamics of heat transfer in real-world environments. To address this limitation, we propose the first dynamic RGB-Thermal reconstruction framework for complex scenes. Our method jointly models RGB appearance, thermal observations, and scene geometry as they change over time. Specifically, we introduce a multimodal dynamic scene representation that anchors both the color and thermal modalities to a shared geometric substrate, ensuring their consistency under spatiotemporal deformations. We further design multimodal embeddings to enhance the motion expressiveness for each modality, and propose a multimodal routing mechanism that retains a unified set of shared multimodal Gaussians as the geometric backbone while adaptively spawning modality-specific Gaussians to strengthen the representational capacity in detail-rich regions of each individual modality. In addition, we contribute a novel benchmark dataset featuring high-frequency temperature variations to facilitate the evaluation of 4D reconstruction. Extensive experiments demonstrate that our method achieves high-fidelity spatiotemporal reconstruction of both appearance and temperature. Our code and dataset are available at: https://github.com/LinLif1869/DTG.
• Abstract（参考訳）: サーモグラフィーは軍事的およびより広範な熱分析応用において重要な役割を担っている。 3次元熱再構成の最近の進歩は、2次元空間から3次元空間への温度解析を拡張しているが、既存のほとんどの研究は、実際の環境における熱伝達の時間的ダイナミクスを無視して、静的な温度分布を仮定している。 この制限に対処するため,複雑なシーンを対象とした動的RGB-サーマル再構成フレームワークを提案する。 提案手法は, 時間とともに変化するRGBの外観, 熱観測, シーン幾何学を共同でモデル化する。 具体的には,色調と温度変調の両方を共有幾何基板に固定し,時空間変形下での一貫性を確保するマルチモーダル動的シーン表現を提案する。 さらに,各モダリティの運動表現性を高めるために,多モーダル埋め込みを設計し,各モダリティの詳細な領域における表現能力を強化するために,モダリティ固有のガウスを適応的に生成しながら,共有多モーダルガウスの集合を幾何学バックボーンとして保持する多モーダルルーティング機構を提案する。 さらに,4次元再構成の評価を容易にするために,高周波温度変動を特徴とする新しいベンチマークデータセットを提案する。 広汎な実験により,本手法は外観と温度の両方の高忠実度時空間再構成を実現することが示された。 私たちのコードとデータセットは、https://github.com/LinLif1869/DTG.comで公開されています。

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