Gaussianas de malla neuronal para reconstrucción monocular robusta de objetos dinámicos Contribuciones: • Nuestro método reconstruye objetos dinámicos a partir de un único vídeo monocular bajo configuraciones de cámara desafiantes, aplicable a objetos independientes de la categoría. • Aprovechamos LRM para preparar previamente una geometría aproximada por cuadro y proponemos una MLP de deformación para generar una correspondencia de cuadros, que coincida fielmente con la información dinámica del vídeo de entrada. Proponemos una nueva estructura gaussiana de malla que ofrece una apariencia más fiel, menor carga de memoria y mayor velocidad de entrenamiento. Además, introducimos dos restricciones para las gaussianas de malla a fin de evitar el sobreajuste de la vista.
Artícularxiv.org/abs/2512.07381hQt