Gaussian See, Gaussian Do: Transferencia de movimiento 3D semántico desde vídeo multivista Contribuciones: • Introducimos una nueva configuración de problema para la transferencia de movimiento semántico 3D, donde el movimiento de un video multivista de un objeto fuente dinámico se adapta a un objetivo de Splatting Gaussiano 3D estático (3DGS), incluso entre categorías muy diferentes, sin requerir correspondencias esqueléticas predefinidas ni similitud estructural. Proponemos una novedosa estrategia de incrustación de movimiento que tiene en cuenta el punto de vista, optimizada de forma colaborativa mediante un interpolador basado en anclajes. Este enfoque equilibra la coherencia global con los detalles dependientes del punto de vista, garantizando la fidelidad del movimiento y acelerando significativamente la convergencia. • Desarrollamos un robusto sistema de reconstrucción 4D que refina los videos de supervisión ruidosos y propensos a artefactos, convirtiéndolos en reconstrucciones 3D dinámicas de alta calidad y temporalmente estables. • Presentamos un punto de referencia para la transferencia de movimiento semántico 3D, evaluando diversas transferencias de movimiento entre categorías de objetos 3D estructuralmente diferentes.
Artícularxiv.org/abs/2511.14848Uu8 Proyegsgd-motiontransfer.github.ioj31aa
