哈佛 XM4D 获 RSS 2025 最佳系统论文：认证几何优化驱动单目视频 4D 重建
kwangmoo_yi · x · 2026-11-07
XM4D 出自哈佛（与 UC Berkeley 合作），会议版本 XM 曾获 RSS 2025 Best Systems Paper Award。项目主页披露完整技术路线：
- 输入：一段随手拍的单目视频，用现成 point tracker 提取 2D 轨迹、单目深度模型估计逐帧深度，并用掩码把轨迹分为静态与动态。
- 求解：GPU 求解器先认证静态轨迹上带尺度的 bundle adjustment 达到全局最优，再认证 deformation graph 的运动——即相机与运动都有「可证明的最优性」，而非普通迭代优化。
- 渲染：用认证过的相机与形变图运动初始化动态 4D Gaussian splatting，再细化外观与几何，实现新视角渲染。
思路是「认证几何优先，渲染其次」：先把静态结构与动态运动的求解拆成两阶段并给出全局最优性保证，再交给 Gaussian splatting 做视觉质量。论文与代码已开源。
所属事件:哈佛 XM4D 用可认证几何优化实现单目视频 4D 重建(2 条相关)→
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