ODE-GS: Latent ODEs for Dynamic Scene Extrapolation with 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2506.05480v3 📥 PDF

作者: Daniel Wang, Patrick Rim, Tian Tian, Dong Lao, Alex Wong, Ganesh Sundaramoorthi

分类: cs.GR, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-09-30)

💡 一句话要点

提出ODE-GS以解决动态场景外推问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态场景外推 3D高斯点云 潜在神经ODE 时间戳依赖 Transformer编码器 数值积分 虚拟现实 游戏开发

📋 核心要点

  1. 现有的动态场景重建方法依赖于时间条件变形网络，限制在固定时间窗口内进行插值，无法进行有效的未来外推。
  2. ODE-GS通过将高斯参数轨迹建模为连续时间潜在动态，消除了对时间戳的依赖，从而实现了动态场景的未来外推。
  3. 在D-NeRF、NVFi和HyperNeRF基准测试中，ODE-GS的外推性能达到了最先进水平，相较于基线提高了19.8%。

📝 摘要（中文）

我们提出了ODE-GS，这是一种新颖的方法，将3D高斯点云与潜在神经常微分方程（ODE）相结合，以实现动态3D场景的未来外推。与现有的动态场景重建方法不同，ODE-GS通过将高斯参数轨迹建模为连续时间潜在动态，消除了时间戳的依赖。该方法首先学习插值模型，以生成观察窗口内的准确高斯轨迹，然后训练Transformer编码器，将过去的轨迹聚合为通过神经ODE演变的潜在状态。最后，数值积分生成平滑、物理上合理的未来高斯轨迹，从而能够在任意未来时间戳进行渲染。在D-NeRF、NVFi和HyperNeRF基准测试中，ODE-GS实现了最先进的外推性能，相较于领先基线提高了19.8%的指标，展示了其准确表示和预测3D场景动态的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决动态场景外推的问题，现有方法在时间窗口内进行插值，无法有效处理未来状态的预测，限制了其应用场景。

核心思路：论文提出将高斯参数轨迹视为连续时间潜在动态，通过学习插值模型和Transformer编码器，聚合过去轨迹以生成未来状态，突破了时间戳依赖的限制。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是插值模型，用于生成观察窗口内的高斯轨迹；其次是Transformer编码器，聚合过去的轨迹；最后是通过神经ODE演变的潜在状态，进行数值积分以生成未来轨迹。

关键创新：ODE-GS的核心创新在于将高斯轨迹建模为潜在动态，消除了对时间戳的依赖，能够在任意时间点进行渲染，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化轨迹生成，并使用了Transformer架构来增强信息聚合能力，确保生成的轨迹在物理上合理且平滑。

📊 实验亮点

在实验中，ODE-GS在D-NeRF、NVFi和HyperNeRF基准测试中表现出色，相较于领先基线提高了19.8%的外推性能，展示了其在动态场景预测中的强大能力和准确性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、游戏开发和电影特效等领域，能够实现更为真实和动态的场景渲染。未来，ODE-GS可能推动动态场景建模技术的发展，使得实时渲染和交互体验更加流畅和自然。

📄 摘要（原文）

We introduce ODE-GS, a novel approach that integrates 3D Gaussian Splatting with latent neural ordinary differential equations (ODEs) to enable future extrapolation of dynamic 3D scenes. Unlike existing dynamic scene reconstruction methods, which rely on time-conditioned deformation networks and are limited to interpolation within a fixed time window, ODE-GS eliminates timestamp dependency by modeling Gaussian parameter trajectories as continuous-time latent dynamics. Our approach first learns an interpolation model to generate accurate Gaussian trajectories within the observed window, then trains a Transformer encoder to aggregate past trajectories into a latent state evolved via a neural ODE. Finally, numerical integration produces smooth, physically plausible future Gaussian trajectories, enabling rendering at arbitrary future timestamps. On the D-NeRF, NVFi, and HyperNeRF benchmarks, ODE-GS achieves state-of-the-art extrapolation performance, improving metrics by 19.8% compared to leading baselines, demonstrating its ability to accurately represent and predict 3D scene dynamics.