若能避開猛烈的狂喜，自然也不會有悲痛的來襲。 转推： @Fengsiyuan @RZT0571 @LAOLIU___ @wqganenshi @lucy71502739 @fenzhuzhuS @Zocooly @banmo0769 @beiyang2020 @bishoujozukan @SamaWuchen @Chaojiwuyu @CK11230970 #私房写真# #杭州# #杭州约拍# #约拍#

Thanks for last night. Nothing(US)は今晩高円寺Highにて東京2日目。ツアーで仕上がった楽曲を是非体感してください。 Nothing Japan tour Tokyo day01 Boris at Asia 20260730 Set 01. 黒猫メロディ -Melody- 02. She is Burning 03. Monster　（Guinny Vamps Cover) 04. LOVE 05. HxCxHxC -Perforation Line- 06. Absolutego 07. 枯れ果てた先 - No Ones Grieve - 08. Loveless Thanks to @BandofNOTHING & @icegrillsjp Photo: @saylaphotos

1台のカメラで撮った動画から、遮蔽や激しい変形があっても動く物体を4D（3D＋時間）で復元する手法です🎥 タイトル: Lift4D: Harmonizing Single-View 3D Estimation for 4D Reconstruction In-the-Wild URL: 🎥 概要 単一視点の3D予測と変形可能な3Dガウシアンスプラッティングを組み合わせた、テスト時最適化フレームワークです。学習済みの幾何・外観の事前知識を映像と統合し、強い遮蔽や非剛体運動に対処します。 ❓ 解決する課題 ・4Dを直接予測する手法は学習データが乏しく汎化が難しい ・3Dを初期化して動画だけで精緻化する手法は、大変形や遮蔽のある実世界映像で破綻しがち 💡 方法論と提案手法 3つの要素で構成されます。 ・Causal Latent Conditioning：画像→3Dモデルを再学習なしで時間方向に整合。隣接フレームの潜在をODEレベルで結合し、t₀で一貫性と各フレーム忠実度を調整 ・変形可能ガウシアン：疎な制御ノード＋時間変化するSE(3)変換とLBSで、正準表現を各フレームへ変形 ・遮蔽考慮の精緻化：見えるピクセルだけを比較しつつ、視点条件付き拡散事前分布で未観測面を補完 📊 実験結果 ・ベースライン（STAG4D, PAD3R, L4GM, DreamMesh4D, V2M4, BANMo）と比較 ・Pexelsデータで点追跡誤差EPE 0.072（競合は0.119〜0.211） ・単一H200 GPUで32フレーム動画あたり約30分 #3D再構成# #GaussianSplatting#