用于鲁棒单目重建的神经网格高斯 动态对象 贡献： • 我们的方法能够在具有挑战性的相机设置下，从单个单目视频中重建动态物体，适用于与类别无关的物体。 • 我们利用 LRM 准备逐帧粗略几何先验，并提出一种形变 MLP 来构建帧对应关系，忠实地匹配输入视频的动态信息。 • 我们提出了一种新型网格高斯结构，它具有更高的图像保真度、更低的内存占用和更快的训练速度。此外，我们还引入了两个网格高斯约束条件，以避免视图过拟合。
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