論文の概要: Reconstructing the Dynamic World: A Representation-Centric View of 4D Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39960v2
• Date: Tue, 06 Oct 2026 13:20:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.243558
• Title: Reconstructing the Dynamic World: A Representation-Centric View of 4D Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: ダイナミックワールドの再構築:4次元シーン再構築の表現中心的展望
• Abstract要約: 4Dシーンの再構成は、視覚的観察から動的環境の進化的形状、外観、動きを復元することを目的としている。 ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)と3Dガウス・スプレイティング(3DGS)の最近の進歩は、動的シーンの表現と再構成に様々なアプローチを導入している。 本稿では,4次元シーンの再構築,シーン表現,時間的モデリング戦略,再構築パイプライン,最適化目標に関する既存手法の整理について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 149.43330608888922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 4D scene reconstruction aims to recover the evolving geometry, appearance, and motion of dynamic environments from visual observations. Despite substantial progress in neural scene representations, reconstructing dynamic scenes remains challenging due to non-rigid motion, occlusions, temporal inconsistencies, and the trade-offs between reconstruction fidelity and computational efficiency. Recent advances in Neural Radiance Fields (NeRF) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) have introduced diverse approaches to representing and reconstructing dynamic scenes, yet their relationships, underlying design choices, and evaluation protocols remain fragmented. In this paper, we present a unified perspective on 4D scene reconstruction, organizing existing methods around their scene representations, temporal modeling strategies, reconstruction pipelines, and optimization objectives. Through this framework, we examine how different design choices affect geometric fidelity, appearance consistency, motion representation, and computational efficiency. We further consolidate commonly used datasets and evaluation metrics, identify limitations in current experimental practices, and discuss open challenges in reconstructing complex, dynamic real-world environments. By connecting methodological developments with their underlying assumptions and evaluation evidence, this work provides a structured foundation for understanding existing approaches and identifying future research directions. An evolving collection of relevant papers and resources is available at https://github.com/ZiyangYan/Awesome-4D-Scene-Reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 4Dシーンの再構成は、視覚的観察から動的環境の進化的形状、外観、動きを復元することを目的としている。 神経シーン表現の大幅な進歩にもかかわらず、非剛性運動、閉塞、時間的不整合、再構成の忠実さと計算効率のトレードオフにより、動的シーンの再構築は依然として困難である。 最近のNeRF(Neural Radiance Fields)と3D Gaussian Splatting(3DGS)の進歩は、動的シーンの表現と再構築に様々なアプローチを導入しているが、それらの関係、基礎となる設計選択、評価プロトコルは依然として断片化されている。 本稿では,4次元シーンの再構築,シーン表現,時間的モデリング戦略,再構築パイプライン,最適化目標に関する既存手法の整理について述べる。 この枠組みを通じて, 設計選択の違いが幾何学的忠実度, 外観整合性, 動きの表現, 計算効率にどのように影響するかを検討する。 さらに、一般的なデータセットと評価指標を統合し、現在の実験実践における制限を特定し、複雑で動的な現実世界環境を再構築する上でのオープンな課題について議論する。 本研究は,方法論開発と基礎となる仮定と評価証拠を結びつけることによって,既存のアプローチを理解し,今後の研究方向性を特定するための構造化された基盤を提供する。 関連論文やリソースのコレクションはhttps://github.com/ZiyangYan/Awesome-4D-Scene-Reconstructionで公開されている。

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