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🗿MoSca：从单目视频中重建与合成动态场景
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MoSca: Dynamic Gaussian Fusion from Casual Videos via 4D Motion Scaffolds
介绍网站：https://www.cis.upenn.edu/~leijh/projects/mosca/论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.17421
MoSca（4D Motion Scaffolds） 是一种先进的神经信息处理系统，由宾夕法尼亚大学、斯坦福大学和Archimedes Athena RC的研究团队共同开发。它专门设计用于从单目视频中重建动态场景，并能够合成新视角下的场景渲染。
MoSca 通过利用基础视觉模型的先验知识，将视频数据转化为一种新颖的动态骨架（Motion Scaffold）表示，这种表示能够紧凑且平滑地编码场景中的基本运动和变形。MoSca 的核心技术在于其能够将场景的几何形状和外观从变形场中分离出来，并通过全局融合锚定在MoSca上的高斯分布进行编码和优化，从而实现高质量的动态场景重建。
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MoSca 在动态渲染基准测试中展示了其最先进的性能，并且在实验中无需依赖COLMAP等外部相机姿态估计工具即可实现相机参数的准确求解。此外，MoSca的设计允许它灵活地调整融合时间半径，这对于处理极长视频尤其有用。MoSca的这些特性使其在计算机视觉领域，特别是在动态场景理解和重建方面，具有重要的应用潜力和研究价值。
技术解读
MoSca 的特点在于其高效的动态场景表示和光度优化能力。系统使用3D高斯分布来模拟场景的动态组成部分，这些高斯分布可以在任何目标时间步长上进行变形和融合，以实现完整的场景重建。MoSca还采用了一种新颖的控制策略，对动态骨架节点进行操作，以解决由于骨架节点不足而导致的场景细节不足问题。此外，MoSca能够在没有其他姿态估计工具辅助的情况下，通过束调整和光度优化来无缝初始化和细化相机姿态。这些特点使得MoSca在动态场景重建任务中表现出色，尤其在处理野外捕获的随意视频时，展现了其强大的性能和适应性。
MoSca 的动态场景重建和渲染流程主要步骤如下：
- 预备知识利用：MoSca首先利用预训练的视觉模型来提取视频中的关键信息，如跟踪、深度估计等，这些预备知识为理解动态场景提供了基础。
- 动态骨架表示：系统将视频数据转换为MoSca表示，这是一种新颖的动态场景表示方法，通过稀疏图节点来编码场景中的基本运动和变形，这些节点可以平滑地插值形成密集的SE(3)变形场。
- 几何和外观解耦：MoSca将场景的3D几何形状和外观从变形场中分离，并通过全局融合锚定在MoSca上的高斯分布进行编码，这一步骤通过高斯Splatting技术实现。
- 相机姿态估计与优化：在动态渲染过程中，MoSca能够通过光度优化和束调整（bundle adjustment）来初始化和细化相机姿态，无需依赖外部的相机姿态估计工具。
- 动态场景表示：使用3D高斯分布来表示场景的动态部分，这些高斯分布在每个时间步长上初始化，并在目标时间步长上通过变形场进行变形和融合。
- 光度优化：MoSca进行光度优化，通过最小化渲染图像与输入视频帧之间的差异来优化场景表示，包括高斯分布和相机姿态。
- 节点控制和骨架细化：MoSca设计了一种控制策略来增加或减少节点，以解决由于节点数量不足导致的场景细节不足问题，同时也会剪枝那些对变形建模贡献有限的节点。
- 相机参数和静态背景解决：系统能够解决相机参数，如视场（Field of View）和焦距，并重建静态背景，这通常是通过优化相机姿态和背景高斯分布来实现的。
- 完整流水线整合：MoSca的完整流水线整合了上述所有步骤，从2D视觉模型的预测到3D动态场景的重建和渲染，最终生成可以在新视角下观察的动态场景。
- 结果生成：经过上述步骤的处理，MoSca能够生成高质量的动态场景渲染结果，这些结果可以在不同的视点和时间步长下观察，为用户提供了从单目视频中合成新视图的能力。
整个过程是高度自动化的，并且能够在不需要复杂多视图信息的情况下，从单个视频序列中重建出动态场景的详细结构和外观。MoSca的这一能力在动态场景理解和重建领域具有重要的应用潜力。
论文解读
本文介绍了一种名为MoSca（4D Motion Scaffolds）的神经信息处理系统，它旨在从野外随意拍摄的单目视频中重建和合成动态场景的新视图。
以下是论文内容要点概括：
- 系统介绍：MoSca利用基础视觉模型的先验知识，将视频数据提升到一种新颖的动态骨架表示，这种表示能够紧凑且平滑地编码场景中的基本运动和变形。
- 逆问题的解决：针对动态场景重建这一具有挑战性和病态的逆问题，MoSca通过从2D基础模型中提取知识，设计了一种变形表示，利用物理变形先验，将场景的几何形状和外观从变形场中分离并编码。
- MoSca表示：MoSca通过稀疏图节点表示变形，这些节点可以平滑插值形成密集的SE(3)变形场，从而将3D几何和运动解耦。
- 全局融合和优化：通过高斯融合技术，不同时间观测到的高斯分布被变形到查询时间，形成完整的重建，并通过高斯Splatting渲染进行监督优化。
- 相机姿态估计：系统能够在动态渲染过程中通过束调整和光度优化无缝初始化和细化相机姿态，无需其他姿态估计工具。
- 实验结果：在动态渲染基准测试中展示了最先进的性能，并且代码将在论文被接受后发布。
- 相关工作：论文还讨论了动态新视图合成和非刚性结构从运动中的相关工作，指出现有方法的局限性，并提出了MoSca的创新之处。
- 方法详解：详细介绍了MoSca如何利用2D基础模型的先验、初始化和几何优化、动态场景表示与光度优化，以及如何解决相机参数和静态背景。
- 实验与评估：论文通过在DyCheck数据集和NVIDIA数据集上的实验，展示了MoSca在不同场景下的性能，并与其他最先进方法进行了比较。
- 局限性与结论：尽管MoSca在标准基准测试上取得了良好的性能，但论文也指出了其局限性，如对2D长期跟踪和单目度量深度估计的依赖，以及当前框架仅处理在某个时间帧可见的区域的重建。
- 更广泛的影响：论文讨论了该工作可能对艺术家和视频制作者带来的积极影响，同时也提醒了生成虚假误导视频的潜在风险。