堅牢な単眼再構成のためのニューラルメッシュガウス分布 動的オブジェクトの 貢献: • 私たちの方法は、難しいカメラ設定の下で単一の単眼ビデオから動的なオブジェクトを再構築し、カテゴリに依存しないオブジェクトに適用できます。 • LRMを活用してフレームごとの粗いジオメトリを事前に準備し、入力ビデオの動的情報を忠実に一致させるフレーム対応を構築するための変形MLPを提案します。 • より忠実度の高い外観、メモリ負荷の低減、そして学習速度の向上を実現する、新たなメッシュガウス構造を提案します。さらに、ビューオーバーフィッティングを回避するために、メッシュガウス構造に2つの制約を導入します。
論文: https://t.co/xEFYd0ehQt