Flux4D：基于流的无监督4D重建 摘要（节选）： Flux4D是一个简单且可扩展的框架，用于大规模动态场景的4D重建。它直接预测3D高斯分布及其运动动态，以完全无监督的方式重建传感器观测数据。 Flux4D 仅采用光度损失并强制执行“尽可能静态”的正则化，无需预训练的监督模型或基础先验知识，即可直接从原始数据中学习分解动态元素。这只需在多个场景上进行训练即可实现。 我们的方法能够在几秒钟内高效地重建动态场景，有效扩展到大型数据集，并能很好地推广到未见过的环境，包括罕见和未知的物体。 在户外驾驶数据集上的实验表明，Flux4D 在可扩展性、泛化能力和重建质量方面明显优于现有方法。
论文链接：htarxiv.org/abs/2512.03210目链接：https://t.co/4BN4pxzIWa