From Tokens to Nodes: Semantic-Guided Motion Control for Dynamic 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2510.02732v1 📥 PDF

作者: Jianing Chen, Zehao Li, Yujun Cai, Hao Jiang, Shuqin Gao, Honglong Zhao, Tianlu Mao, Yucheng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-03

💡 一句话要点

提出语义引导的动态3D高斯溅射运动控制方法，解决单目视频动态重建中的控制点分配难题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态3D重建 高斯溅射 运动控制 语义引导 运动自适应 单目视频 视觉基础模型

📋 核心要点

  1. 现有动态3D高斯溅射方法在控制点分配上存在不足，仅依赖几何信息导致静态区域冗余，动态区域不足。
  2. 论文提出一种运动自适应框架，利用语义和运动先验，实现控制点密度与运动复杂度的对齐。
  3. 实验表明，该方法在重建质量和效率上均优于现有方法，实现了更平滑和稳定的运动表示。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种运动自适应框架，用于解决单目视频动态3D重建中的挑战。现有方法通过减少高斯分布的数量来缓解计算负担，但其控制点分配纯粹基于几何信息，导致静态冗余和动态不足。本文利用视觉基础模型的语义和运动先验，建立patch-token-node对应关系，并应用运动自适应压缩，将控制点集中在动态区域，同时抑制静态背景中的冗余。通过迭代体素化和运动趋势评分，实现灵活的表征密度自适应，直接解决控制点分配与运动复杂度不匹配的问题。此外，引入由2D轨迹初始化的样条曲线轨迹参数化，替代基于MLP的变形场，以实现更平滑的运动表示和更稳定的优化。实验结果表明，该方法在重建质量和效率方面均优于现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：动态3D重建旨在从单目视频中恢复场景的动态3D结构。现有的基于3D高斯溅射的方法虽然取得了进展，但其控制点的分配主要依赖于几何信息，导致在静态区域存在冗余的控制点，而在动态区域控制点不足，无法充分捕捉运动细节。这限制了重建质量和效率。

核心思路：论文的核心思路是根据场景中物体的运动复杂程度自适应地分配控制点。通过引入语义和运动先验，将控制点集中在动态区域，同时减少静态区域的冗余。这种方法旨在解决控制点分配与运动复杂度不匹配的问题，从而提高重建质量和效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 利用视觉基础模型提取语义和运动信息；2) 建立patch-token-node的对应关系，将图像patch、视觉token和3D控制点关联起来；3) 应用运动自适应压缩，根据运动趋势评分调整控制点密度；4) 使用样条曲线参数化轨迹，替代MLP变形场，实现更平滑的运动表示。

关键创新：该方法最重要的创新点在于运动自适应的控制点分配策略。与现有方法不同，该方法不再仅仅依赖几何信息，而是结合了语义和运动先验，实现了控制点密度与运动复杂度的对齐。此外，使用样条曲线参数化轨迹也提高了运动表示的平滑性和优化稳定性。

关键设计：该方法使用迭代体素化和运动趋势评分来调整控制点密度。运动趋势评分基于视觉基础模型提取的运动信息，用于衡量每个区域的运动复杂度。样条曲线的控制点由2D轨迹初始化，并通过优化损失函数来拟合3D运动轨迹。具体的损失函数设计和参数设置在论文中有详细描述，但具体数值未知。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在重建质量和效率方面均优于现有技术。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出，但具体数值未知。该方法能够更准确地捕捉动态场景中的运动细节，并减少静态区域的冗余计算。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域。通过更准确和高效地重建动态3D场景，可以提升用户体验，增强机器人的环境感知能力，并为自动驾驶提供更可靠的场景理解。

📄 摘要（原文）

Dynamic 3D reconstruction from monocular videos remains difficult due to the ambiguity inferring 3D motion from limited views and computational demands of modeling temporally varying scenes. While recent sparse control methods alleviate computation by reducing millions of Gaussians to thousands of control points, they suffer from a critical limitation: they allocate points purely by geometry, leading to static redundancy and dynamic insufficiency. We propose a motion-adaptive framework that aligns control density with motion complexity. Leveraging semantic and motion priors from vision foundation models, we establish patch-token-node correspondences and apply motion-adaptive compression to concentrate control points in dynamic regions while suppressing redundancy in static backgrounds. Our approach achieves flexible representational density adaptation through iterative voxelization and motion tendency scoring, directly addressing the fundamental mismatch between control point allocation and motion complexity. To capture temporal evolution, we introduce spline-based trajectory parameterization initialized by 2D tracklets, replacing MLP-based deformation fields to achieve smoother motion representation and more stable optimization. Extensive experiments demonstrate significant improvements in reconstruction quality and efficiency over existing state-of-the-art methods.