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DGS-JEPA:动态高斯泼溅的时间组合联合嵌入预测

动态高斯分布提供了不断变化的 3D 场景的明确表示,但现有方法主要针对重建、未来状态生成或渲染进行优化,而不是针对学习可重用的预测动力学进行优化。我们提出 4DGS-JEPA,一个……

arXiv — cs.AI作者: Yongchao Huang2026年9月23日 (9月23日)
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AI 摘要:要点

  • 动态高斯分布提供了不断变化的 3D 场景的明确表示,但现有方法主要针对重建、未来状态生成或渲染进行优化,而不是针对学习可重用的预测动力学进行优化。我们提出 4DGS-JEPA,一个……
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DGS-JEPA:动态高斯泼溅的时间组合联合嵌入预测

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