洞見 - Computer Vision - # 動態場景重建，可變形 3D 高斯函數，TimeFormer，Transformer，時間注意力機制

TimeFormer：透過捕捉可變形 3D 高斯函數的時間關係以實現穩健的動態場景重建

Q: TimeFormer 如何與其他基於學習的動態場景重建方法（例如基於 NeRF 的方法）相結合？

TimeFormer 的設計理念是作為一個可插拔的模組，用於增強現有的基於可變形 3D 高斯的方法。雖然論文中主要展示了 TimeFormer 與 3DGS 方法的結合，但其核心概念，即利用 Transformer 捕捉時間關係，也可以應用於其他基於學習的動態場景重建方法，例如基於 NeRF 的方法。 以下是一些可能的結合方式： 將 TimeFormer 整合到 NeRF 的變形網路中： 類似於 TimeFormer 在 3DGS 中的作用，可以將其整合到 NeRF 的變形網路中，例如 D-NeRF [42]。具體來說，可以將 TimeFormer 的輸入設定為每個時間戳中 NeRF 特徵的串聯，並將 TimeFormer 的輸出作為額外的變形特徵，與原始的空間位置和時間信息一起輸入到 NeRF 的 MLP 中。這樣 TimeFormer 就可以捕捉到不同時間戳之間 NeRF 特徵的關係，從而更好地預測場景的動態變化。 使用 TimeFormer 預測時間變形場： 可以訓練一個獨立的 TimeFormer 網絡，將其輸入設定為多個時間戳的圖像序列，並將其輸出設定為每個時間戳的變形場。然後，可以將這些變形場應用於 NeRF 的渲染過程中，以實現動態場景的重建。 結合 TimeFormer 和運動流： 可以將 TimeFormer 與現有的基於運動流的 NeRF 方法相結合，例如 [26, 30]。具體來說，可以使用 TimeFormer 捕捉長時間的運動模式，並使用運動流來捕捉短時間的運動細節。這樣就可以結合兩者的優勢，實現更精確的動態場景重建。 需要注意的是，將 TimeFormer 與基於 NeRF 的方法相結合可能會帶來額外的計算成本，因為 NeRF 本身就比 3DGS 更加耗時。因此，需要在效率和效果之間進行權衡。

Q: 如果場景中存在快速移動或遮擋嚴重的物件，TimeFormer 的效能會如何變化？

TimeFormer 的設計目標是通過捕捉長時間的時間關係來提高動態場景重建的品質，但快速移動或遮擋嚴重的物件會對其效能造成一定的影響。 快速移動的物件： 優勢： TimeFormer 能够捕捉全局時間關係，相比只關注相鄰幀的方法，更能預測快速移動物件的軌跡，減少運動模糊或斷裂。 劣勢： 如果物件移動速度過快，超出 TimeFormer 捕捉的時間範圍，則可能無法準確預測其軌跡。此外，快速移動的物件容易產生運動模糊，導致輸入信息缺失，影響 TimeFormer 的學習效果。 遮擋嚴重的物件： 優勢： TimeFormer 可以通過整合多個時間戳的信息來推斷被遮擋物件的形狀和紋理，即使在某些時間戳中物件被完全遮擋。 劣勢： 如果物件長時間被遮擋，TimeFormer 可能無法獲得足夠的信息來準確重建其形狀和紋理。 總體而言，TimeFormer 在處理快速移動或遮擋嚴重的物件時，相比於只關注局部時間關係的方法，具有一定的優勢。但過快的速度和長時間的遮擋仍然會對其效能造成影響。 為了解決這些問題，可以考慮以下改進方向： 提高時間分辨率： 增加時間採樣頻率，可以更好地捕捉快速移動物件的軌跡。 結合其他信息： 例如深度信息、語義信息等，可以幫助 TimeFormer 更好地理解場景結構和物件運動，彌補遮擋带来的信息缺失。 自適應時間窗口： 根據物件的運動速度和遮擋情況，動態調整 TimeFormer 的時間窗口大小，以達到最佳的重建效果。

Q: TimeFormer 的核心概念，即捕捉時間關係，是否可以用於其他電腦視覺任務，例如影片預測或動作識別？

是的，TimeFormer 的核心概念，即捕捉時間關係，可以應用於其他電腦視覺任務，例如影片預測或動作識別。 影片預測： TimeFormer 可以用於學習影片幀之間的時空關係，並預測未來幀。 可以將 TimeFormer 與現有的影片預測模型（如卷積 LSTM 或 3D 卷積網絡）相結合，以提高預測的準確性。 例如，可以使用 TimeFormer 提取影片中不同時間段的特征，並將這些特征輸入到預測模型中，以預測未來幀的內容。 動作識別： TimeFormer 可以用於學習影片中人體動作的時序模式，並進行動作識別。 可以將 TimeFormer 的輸入設定為人體骨架序列或動作特征序列，並訓練 TimeFormer 對不同動作進行分類。 TimeFormer 的自注意力機制可以捕捉到動作序列中不同時間點之間的關聯性，從而提高動作識別的準確性。 其他應用： 時序數據分析： TimeFormer 可以用於分析任何類型的時序數據，例如股票價格、天氣預報等，並進行預測或異常檢測。 語音識別： TimeFormer 可以用於學習語音信號中的時序模式，並提高語音識別的準確性。 總之，TimeFormer 的核心概念，即捕捉時間關係，具有廣泛的應用前景，可以用於各種需要處理時序數據的電腦視覺任務和其他領域。

核心概念

本文提出了一種名為 TimeFormer 的新型 Transformer 模組，用於增強現有的可變形 3D 高斯函數重建方法，以實現更高質量的動態場景重建，並透過共享權重策略保持了即時渲染的速度。

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arxiv.org

Jiang, D., Ke, Z., Zhou, X., Hou, Z., Yang, X., Hu, W., Tie, Q., & Guo, C. (2024). TimeFormer: Capturing Temporal Relationships of Deformable 3D Gaussians for Robust Reconstruction. arXiv preprint arXiv:2411.11941.

本研究旨在解決現有可變形 3D 高斯函數重建方法在處理複雜動態場景（例如劇烈運動、極端形狀幾何或反射表面）時遇到的挑戰，這些方法難以捕捉複雜的運動模式。

從以下內容提煉的關鍵洞見

TimeFormer: Capturing Temporal Relationships of Deformable 3D Gaussians for Robust Reconstruction

by DaDong Jiang... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11941.pdf

TimeFormer: Capturing Temporal Relationships of Deformable 3D Gaussians for Robust Reconstruction

深入探究

TimeFormer 如何與其他基於學習的動態場景重建方法（例如基於 NeRF 的方法）相結合？

TimeFormer 的設計理念是作為一個可插拔的模組，用於增強現有的基於可變形 3D 高斯的方法。雖然論文中主要展示了 TimeFormer 與 3DGS 方法的結合，但其核心概念，即利用 Transformer 捕捉時間關係，也可以應用於其他基於學習的動態場景重建方法，例如基於 NeRF 的方法。
以下是一些可能的結合方式：

將 TimeFormer 整合到 NeRF 的變形網路中： 類似於 TimeFormer 在 3DGS 中的作用，可以將其整合到 NeRF 的變形網路中，例如 D-NeRF [42]。具體來說，可以將 TimeFormer 的輸入設定為每個時間戳中 NeRF 特徵的串聯，並將 TimeFormer 的輸出作為額外的變形特徵，與原始的空間位置和時間信息一起輸入到 NeRF 的 MLP 中。這樣 TimeFormer 就可以捕捉到不同時間戳之間 NeRF 特徵的關係，從而更好地預測場景的動態變化。

使用 TimeFormer 預測時間變形場： 可以訓練一個獨立的 TimeFormer 網絡，將其輸入設定為多個時間戳的圖像序列，並將其輸出設定為每個時間戳的變形場。然後，可以將這些變形場應用於 NeRF 的渲染過程中，以實現動態場景的重建。

結合 TimeFormer 和運動流： 可以將 TimeFormer 與現有的基於運動流的 NeRF 方法相結合，例如 [26, 30]。具體來說，可以使用 TimeFormer 捕捉長時間的運動模式，並使用運動流來捕捉短時間的運動細節。這樣就可以結合兩者的優勢，實現更精確的動態場景重建。

需要注意的是，將 TimeFormer 與基於 NeRF 的方法相結合可能會帶來額外的計算成本，因為 NeRF 本身就比 3DGS 更加耗時。因此，需要在效率和效果之間進行權衡。

如果場景中存在快速移動或遮擋嚴重的物件，TimeFormer 的效能會如何變化？

TimeFormer 的設計目標是通過捕捉長時間的時間關係來提高動態場景重建的品質，但快速移動或遮擋嚴重的物件會對其效能造成一定的影響。
快速移動的物件：

優勢： TimeFormer 能够捕捉全局時間關係，相比只關注相鄰幀的方法，更能預測快速移動物件的軌跡，減少運動模糊或斷裂。
劣勢：  如果物件移動速度過快，超出 TimeFormer 捕捉的時間範圍，則可能無法準確預測其軌跡。此外，快速移動的物件容易產生運動模糊，導致輸入信息缺失，影響 TimeFormer 的學習效果。
遮擋嚴重的物件：

優勢： TimeFormer 可以通過整合多個時間戳的信息來推斷被遮擋物件的形狀和紋理，即使在某些時間戳中物件被完全遮擋。
劣勢： 如果物件長時間被遮擋，TimeFormer 可能無法獲得足夠的信息來準確重建其形狀和紋理。
總體而言，TimeFormer 在處理快速移動或遮擋嚴重的物件時，相比於只關注局部時間關係的方法，具有一定的優勢。但過快的速度和長時間的遮擋仍然會對其效能造成影響。
為了解決這些問題，可以考慮以下改進方向：

提高時間分辨率：  增加時間採樣頻率，可以更好地捕捉快速移動物件的軌跡。
結合其他信息：  例如深度信息、語義信息等，可以幫助 TimeFormer 更好地理解場景結構和物件運動，彌補遮擋带来的信息缺失。
自適應時間窗口：  根據物件的運動速度和遮擋情況，動態調整 TimeFormer 的時間窗口大小，以達到最佳的重建效果。

TimeFormer 的核心概念，即捕捉時間關係，是否可以用於其他電腦視覺任務，例如影片預測或動作識別？

是的，TimeFormer 的核心概念，即捕捉時間關係，可以應用於其他電腦視覺任務，例如影片預測或動作識別。
影片預測：

TimeFormer 可以用於學習影片幀之間的時空關係，並預測未來幀。
可以將 TimeFormer 與現有的影片預測模型（如卷積 LSTM 或 3D 卷積網絡）相結合，以提高預測的準確性。
例如，可以使用 TimeFormer 提取影片中不同時間段的特征，並將這些特征輸入到預測模型中，以預測未來幀的內容。
動作識別：

TimeFormer 可以用於學習影片中人體動作的時序模式，並進行動作識別。
可以將 TimeFormer 的輸入設定為人體骨架序列或動作特征序列，並訓練 TimeFormer 對不同動作進行分類。
TimeFormer 的自注意力機制可以捕捉到動作序列中不同時間點之間的關聯性，從而提高動作識別的準確性。
其他應用：

時序數據分析： TimeFormer 可以用於分析任何類型的時序數據，例如股票價格、天氣預報等，並進行預測或異常檢測。
語音識別： TimeFormer 可以用於學習語音信號中的時序模式，並提高語音識別的準確性。
總之，TimeFormer 的核心概念，即捕捉時間關係，具有廣泛的應用前景，可以用於各種需要處理時序數據的電腦視覺任務和其他領域。