[SIGGRAPH Asia '25] Splatting Gaussiano Aprimorado por Prior para Reconstrução Dinâmica de Cenas a partir de Vídeo Casual Resumo: Apresentamos um pipeline totalmente automático para reconstrução dinâmica de cenas a partir de vídeos RGB monoculares capturados casualmente. Em vez de projetar uma nova representação de cena, aprimoramos os conhecimentos prévios que orientam o Dynamic Gaussian Splatting. A segmentação de vídeo combinada com mapas de erro epipolar gera máscaras em nível de objeto que seguem de perto estruturas finas. Essas máscaras (i) orientam uma perda de profundidade de objeto que aprimora a profundidade consistente do vídeo e (ii) suportam amostragem baseada em esqueleto mais reidentificação guiada por máscara para produzir trajetórias 2D confiáveis e abrangentes. Dois objetivos adicionais incorporam as probabilidades prévias refinadas na fase de reconstrução: - A perda de profundidade da visão virtual remove os corpos flutuantes. - Uma perda de projeção de andaime vincula os nós de movimento às trajetórias, preservando a geometria fina e o movimento coerente. O sistema resultante supera os métodos anteriores de reconstrução de cenas dinâmicas monoculares e oferece renderizações visivelmente superiores.
Artigo:dl.acm.org/doi/10.1145/37…j Projetopriorenhancedgaussian.github.ioOm
