Flux4D: 흐름 기반 비지도 4D 재구성 초록(발췌): Flux4D는 대규모 동적 장면의 4D 재구성을 위한 간단하고 확장 가능한 프레임워크입니다. 3D 가우시안 행렬과 그 동작 역학을 직접 예측하여 센서 관측값을 완전 비지도 학습 방식으로 재구성합니다. 광도 손실만을 채택하고 "최대한 정적인" 정규화를 적용함으로써, Flux4D는 사전 학습된 지도 학습 모델이나 기본 사전 확률 분포 없이 원시 데이터에서 직접 동적 요소를 분해하는 방법을 학습합니다. 이는 여러 장면에 대한 학습만으로도 가능합니다. 우리의 접근 방식은 몇 초 안에 동적 장면을 효율적으로 재구성하고, 대규모 데이터 세트에 효과적으로 확장하며, 드물고 알려지지 않은 객체를 포함한 보이지 않는 환경에도 잘 일반화됩니다. 야외 주행 데이터 세트에 대한 실험 결과, Flux4D는 확장성, 일반화, 재구성 품질 측면에서 기존 방법보다 상당히 우수한 것으로 나타났습니다.
논문: httarxiv.org/abs/2512.03210로젝트: https://t.co/4BN4pxzIWa