Flux4D : Reconstruction 4D non supervisée basée sur le flux Résumé (extrait) : Flux4D est un framework simple et évolutif pour la reconstruction 4D de scènes dynamiques à grande échelle. Il prédit directement les gaussiennes 3D et leur dynamique de mouvement afin de reconstruire les observations des capteurs de manière totalement non supervisée. En utilisant uniquement des pertes photométriques et en imposant une régularisation aussi statique que possible, Flux4D apprend à décomposer les éléments dynamiques directement à partir des données brutes, sans nécessiter de modèles supervisés pré-entraînés ni de connaissances préalables. Ce résultat est obtenu simplement en entraînant le modèle sur de nombreuses scènes. Notre approche permet une reconstruction efficace de scènes dynamiques en quelques secondes, s'adapte efficacement aux grands ensembles de données et se généralise bien aux environnements inédits, y compris aux objets rares et inconnus. Des expériences menées sur des ensembles de données de conduite en extérieur montrent que Flux4D surpasse nettement les méthodes existantes en termes d'évolutivité, de généralisation et de qualité de reconstruction.
Articlearxiv.org/abs/2512.03210Ac5 Projewaabi.ai/research/flux4dzIWa