論文の概要: A Diagnostic Study of World-Space Human Recovery Under High Camera Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19729v2
• Date: Thu, 15 Oct 2026 15:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 06:09:33.003959
• Title: A Diagnostic Study of World-Space Human Recovery Under High Camera Dynamics
• Title（参考訳）: ハイ・カメラ・ダイナミクスによる世界空間のヒューマン・リカバリに関する診断的研究
• Abstract要約: 我々は,K-Popストレステスト,ブロードキャストダンスビデオを導入する。 カメラと人間の推定値は、それぞれが自己整合性を持ち、不整合スケールで組み合わせられたときに漂流が現れることを示す。 我々は、このミスマッチを推定し、すべてのパフォーマーに1つのスケールを適用して、相対的な位置を1つの共有ワールドフレームに保ちながらドリフトを除去するクローズドフォーム補正を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.12606571570869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular world-space human recovery methods excel on current benchmarks, but these rarely include fast camera motion. We introduce the K-Pop stress test, broadcast dance videos that combine fast, large camera motion with dense multi-person choreography. Leading methods produce plausible per-frame meshes on these videos, yet their world-space trajectories drift far from the performers' stage positions. Through a systematic diagnosis, we show that the camera and human estimates each remain self-consistent, and that the drift appears when they are combined at mismatched scales. Each is recovered at its own scale, so a mismatch between the two can turn camera motion into human drift that grows with camera displacement and becomes severe in broadcast dance videos. We derive a closed-form correction that estimates this mismatch and applies one scale to all performers, removing the drift while keeping their relative positions in one shared world frame. It requires no retraining and works with existing backends. Combined with physical constraints, the correction yields stable world-space reconstruction for choreography modeling, scene editing, data generation, and virtual reshooting. Project page: https://chien90190.github.io/worldhmr-fastcam-website/
• Abstract（参考訳）: モノラルな世界空間の人間のリカバリ手法は、現在のベンチマークより優れているが、カメラの動きが速いことは滅多にない。 我々は,K-Popストレステスト,ブロードキャストダンスビデオを導入する。 リードする手法は、これらのビデオ上で、フレーム毎の可塑性メッシュを生成するが、彼らの世界空間の軌道はパフォーマーの舞台位置から遠く離れている。 体系的な診断により,カメラと人間の推定値はそれぞれが自己整合性であり,不整合スケールで組み合わせるとドリフトが出現することを示す。 それぞれが独自のスケールで回収されるので、両者のミスマッチは、カメラの動きを人間のドリフトに変え、カメラの変位とともに成長し、ブロードキャストダンスビデオでは厳しいものになる。 我々は、このミスマッチを推定し、すべてのパフォーマーに1つのスケールを適用して、相対的な位置を1つの共有ワールドフレームに保ちながらドリフトを除去するクローズドフォーム補正を導出する。 再トレーニングは不要で、既存のバックエンドで動作する。 物理的制約と組み合わせて、この補正はコレオグラフィーモデリング、シーン編集、データ生成、仮想再撮影のための安定した世界空間再構築をもたらす。 プロジェクトページ:https://chien90190.github.io/worldhmr-fastcam-website/

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