正文 · AI 翻译
作者：Anagh Malik†, Dorian Chan, Xiaoming Zhao, David B. Lindell†, Oncel Tuzel, Jen-Hao Rick Chang
我们提出了一种学习4D物体潜在表征的框架，该表征具有描述性，能够忠实捕捉物体几何形状与外观；具有压缩性，有助于提升下游任务效率；并且易于获取，仅需少量输入（即非结构化动态点云）即可构建。具体而言，Velox训练一个编码器，将时空彩色点云压缩为一组动态形状token。这些token通过两个互补的解码器进行监督：一个4D表面解码器，用于建模随时间变化的表面分布以捕捉几何形状；以及一个高斯解码器，将token映射为3D高斯体，有助于学习外观。为展示我们表征的实用性，我们在三个下游任务——视频到4D生成、3D追踪以及通过图像到4D生成进行布料模拟——上对其进行了评估，并在所有场景中均观察到强劲性能。
- † 多伦多大学
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