arXiv cs.AI· Yuanxiang Ni, Xianliang Huang, Ruihan Hou, Feng Xie, Hao Zhang·· 11 小时前AI 评分29
RayCo4D：面向单目 4D 动态重建的射线条件连续运动模型
RayCo4D: Ray-Conditioned Continuous Motion Model for Monocular 4D Dynamic Reconstruction
AI 导读
RayCo4D 提出一种射线条件连续运动模型，用于从单目视频重建动态 3D 场景，将视觉观测与潜在 3D 运动状态显式分离。每条轨迹关联一个约束在相机射线上的参考时刻 3D 查询，通过局部多对多关联约束共享潜在运动节点，每个节点在稀疏支撑时刻维护 SE(3) 位姿与体坐标系速度，并用白噪声加速度过程先验实现连续时间插值。
正文 · AI 翻译
摘要：从单目视频重建动态 3D 场景需要从含噪且间歇可见的观测中推断运动。长程轨迹提供了有价值的几何约束，但将其碎片化的时间覆盖整合到共享、连续的运动中仍然具有挑战性。我们提出 \textbf{RayCo4D}，一种用于单目 4D 重建的射线条件连续运动模型，它显式地将视觉测量与潜在 3D 运动状态分离。每条轨迹都与一个受限于其相机射线的参考时间 3D 查询相关联，其图像和深度观测通过局部多对多关联约束共享的潜在运动节点。每个节点在稀疏支撑时间维护一个 $\mathrm{SE}(3)$ 位姿和体坐标系速度。白噪声加速度过程先验耦合相邻状态并定义连续时间插值，使跨可见性区间的观测能够共同约束同一潜在状态 this http URL 推断出的共享运动通过双四元数混合传递到高斯图元，而参考锚定的局部 $\mathrm{SE}(3)$ 残差捕获共享骨架之外的细尺度非刚性变形。在多样化的单目动态场景上的实验表明，RayCo4D 实现了有竞争力的新视角合成质量，在快速运动和不完整轨迹下改善了结构和时间一致性，并支持连续时间渲染。
| 评论： | 25 页，13 张图 |
| 主题： | 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)；人工智能 (cs.AI) |
| 引用为： | arXiv:2610.28351 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2610.28351v1 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.28351 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Xianliang Huang [查看邮箱]
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2026 年 10 月 20 日星期二 15:17:29 UTC（12,821 KB）
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