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SkeletonGaussian: Editable 4D generation through Gaussian skeletonization
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OA
AI
DOI：10.26599/cvm.2026.9450557.png)
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摘要
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4D生成技术在从输入文本、图像或视频中合成动态3D对象方面取得了显著进展。然而，现有方法通常将运动表示为隐式变形场，这限制了直接控制和可编辑性。为此，我们提出了SkeletonGaussian框架，用于从单目视频输入中生成可编辑的动态3D高斯模型。我们的方法引入了一种层次化的关节化表示，将运动分解为稀疏刚体运动（由骨架显式驱动）和精细非刚体运动。具体而言，我们提取鲁棒骨架并通过线性混合蒙皮驱动刚体运动，随后基于六面体平面进行非刚体变形细化，从而增强可解释性和可编辑性。实验结果表明，SkeletonGaussian在视觉质量上优于现有方法，同时能够实现更直观的关节运动编辑，为可控4D生成建立了新范式。
Keyword:
4D generation
Gaussian splatting
motion editing
skeleton modeling
dynamic 3D
期刊
IF:
18.3
论文数:
319
被引数:
2.6K
机构
引用论文
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