
本論文では、大きなトポロジー変化を伴う動的シーンを2D画像から再構成するための新しい手法であるN4DEを提案する。これは、明示的なフローの下でのニューラル陰関数進化のためのレベルセット理論に基づいており、複雑な変形を伴うシーンのジオメトリと外観の両方を正確にキャプチャする。


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2d画像からの大きなトポロジー変化におけるニューラル4d進化


2D画像からの大きなトポロジー変化におけるニューラル4D進化



従来のグラフィックス技術と学習可能なパイプラインを組み合わせた新しい離散6-DoFモーションデカップリングモデルと、それを用いたストリーミング4D実世界再構成のための革新的なワークフローを提案する。



ガウシアンと3Dコントロールポイントを用いたストリーミング4D実世界再構成：S4D
