标题：NeurIPS 2025 | 4D Gaussian Splatting in Minutes
论文链接：
Website: https://instant4d.github.io/ Github: https://github.com/Zhanpeng1202/Instant4D
Instant4D 能够在数分钟内重建 Sora 生成的视频
背景：
最近，视频生成生成模型例如 Sora, Veo3 得到了社区的关注。 这些模型能够生成具有视觉吸引力，高度逼真，天马行空的视频。 在这个工作中，我们希望能够重建任意视频，并且实现新视角渲染，把AIGC视频变为可探索的场景，为下游任务，如虚拟现实，增强现实提供便利。
相关工作：
近期的动态重建工作可以较好的完成单目重建任务，但是通常依赖点跟踪，深度估计，光流，以及刚体运动规律。由于优化速度慢且参数估计复杂，从未校准的随意视频中重建场景仍然具有挑战性。因此现有的工作 Motion Scaffold, Shape-of-Motion 等通常需要接近一小时来优化一个 仅仅6 秒视频，限制了下游应用的可行性。
Instant4D 解决从未校准的视频序列中高效地单目重建动态场景问题，我们的贡献如下：
我们提出了 Instant4D，一种现代化的全自动流程，可在几分钟内重建任意的单目视频，并实现了 30 倍加速。 我们引入了一种网格剪枝策略，可将高斯函数的数量减少 92%，同时保留遮挡结构，并使其可扩展到长视频序列。 我们提出了一种简化的、各向同性的、运动感知的、适用于单目设置下的4DGS 实现。在 Dycheck 数据集上的性能比当前最先进的方法提高了 29%。
单目深度将进一步优化为一致的视频深度。之后，我们从一致的深度进行反向投影以获得密集点云，并进一步通过体素滤波获得稀疏点云。基于四维高斯初始化，我们可以在2分钟内重建一个场景。
几何重建设计
我们采用了最新的可微SLAM 方法 MegaSAM来获得相机位姿，接着我们视频一致优化深度，并且反投影至世界坐标系，得到密集点云。对于一个时长 4 秒（30 FPS）的 512×512 视频序列进行深度图反向投影，可得到约 30 M 个原始 3D 点。为了减少静态背景的大面积冗余和动态部分的遮挡问题，我们将世界空间划分为规则的体素网格，并仅保留每个已占用体素内点的质心。
除此之外，由于单目重建的特性，部分背景会消失于视锥，使模型认为这是动态点。为此我们采用了 MegaSAM 的中间产物，得到了每个像素点的运动概率。
4D Gaussian Splatting 设计
对于单目优化场景，我们的出发点是提供密集的几何先验，并减少优化的自由度，以实现优化加速和稳健的泛化。对于4 维高斯，我们保留 4D 均值，和对角缩放（），RGB 常数颜色，剔除高阶 SCH，参数量减少 60% 以上。
给定时间戳条件 3D 分布：
各向同性高斯
固定旋转R=I，空间/时间各一标量缩放，提升单目优化稳定性，根据实验，各向同性设计会提升渲染质量PSNR1.25 dB。
运动感知高斯
利用动静蒙版，对静态区域设置更大时间缩放，动态区域设置更小的时间缩放，确保静态高斯不因离可见帧消失于视锥而消失于场景；远离当前帧的动态高斯按：
并且在渲染管线中，我们剔除低透明度高斯，抑制冗余，进一步加速渲染。
实验：
Instant4D 在现有的 NVIDIA 和 Dycheck 数据集中取得了最佳优化，渲染速度和内存效率，并且达到了 state-of-the-art 渲染质量。
