高度动态场景重建新SOTA！CMU提出GSLK：直接从通用的扭曲场中推导出速度场

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 动态重建的流监督方法 从单目视频重建动态3D场景是一项巨大的挑战，特别是当受限于有限的相机运动时，这种限制导致视差和极线约束的匮乏。 隐式神经表示方法：如NeRF，已经显示出通过使用隐式辐射场来建模动态场景的潜力。 显式方法：如高斯投影（Gaussian Splatting），虽然更高效且通常能提高渲染质量，但面临着额外的障碍。高斯投影依赖于使用体积高斯函数对场景进行显式表示。这需要在几何理解上达到高度准确，以确保场景的正确描绘。 尽管在动态高斯投影技术方面取得了进展， 但仍然需要多样的视角来有效约束这些高斯的放置，这限制了其在静态视点下捕捉场景或处理表现出快速和复杂运动的对象的有效性 。 近期用于建模动 ………………………………