Split4D：ビデオセグメンテーションなしの分解4Dシーン再構成

本論文は、不安定なビデオセグメンテーションへの依存を避けることで、4Dシーン再構成の課題に取り組んでいます。Freetime FeatureGSとストリーミング特徴学習戦略を導入し、再構成精度を向上させています。中核的な革新は、学習可能な特徴と動きを持つガウスプリミティブを使用し、対照損失と時間的特徴伝播を組み合わせることで、4Dセグメンテーションと優れた再構成結果を達成することにあります。

• •ビデオセグメンテーションの不安定さを回避する、4Dシーン再構成の新しいアプローチを提案。
• •学習可能な特徴と動きを持つガウスプリミティブを使用した新しい表現、Freetime FeatureGSを導入。
• •特徴を時間的に伝播させるストリーミング特徴学習戦略を採用し、再構成品質を向上。
• •既存の方法と比較して優れた再構成結果を達成。