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9月24日2026-09-24
arXiv 人工智能✦ 精选AI 评分 78/10012:00

4DGS-JEPA:面向动态高斯泼溅的时序组合联合嵌入预测架构

动态高斯泼溅能显式表征随时间演化的3D场景,但现有方法多针对重建、未来状态生成或渲染进行优化,缺乏对可复用预测动力学的学习。对此,研究人员提出了 4DGS-JEPA,一种用于动态高斯场景因果多时域预测的原生联合嵌入预测架构。该模型构建了涵盖场景级、运动群级及高斯级的层次化表征,并结合时域条件转移算子,能够同时支持直接预测与递归推演。

阅读原文 ↗推荐理由:将JEPA自监督预测范式引入动态高斯泼溅中,为3D动态场景表征与物理动力学预测提供了新方案。# 高斯泼溅# JEPA# 3D视觉# 世界模型# 表征学习