LongSplat: Robust Unposed 3D Gaussian Splatting for Casual Long Videos
Rattachement africain : tw, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
LongSplat addresses critical challenges in novel view synthesis (NVS) from casually captured long videos characterized by irregular camera motion, unknown camera poses, and expansive scenes. Current methods often suffer from pose drift, inaccurate geometry initialization, and severe memory limitations. To address these issues, we introduce LongSplat, a robust unposed 3D Gaussian Splatting framework featuring: (1) Incremental Joint Optimization that concurrently optimizes camera poses and 3D Gaussians to avoid local minima and ensure global consistency; (2) a robust Pose Estimation Module leveraging learned 3D priors; and (3) an efficient Octree Anchor Formation mechanism that converts dense point clouds into anchors based on spatial density. Extensive experiments on challenging benchmarks demonstrate that LongSplat achieves state-of-the-art results, substantially improving rendering quality, pose accuracy, and computational efficiency compared to prior approaches. Project page: https://linjohnss.github.io/longsplat/
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- LongSplat: Robust Unposed 3D Gaussian Splatting for Casual Long Videos
- Date Crossref
- 19/10/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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National Yang Ming Chiao Tung University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nvidia (United Kingdom) pays non établi dans la noticeEntreprise
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NVIDIA Research pays non établi dans la noticeInstitution
National Yang Ming Chiao Tung University, Nvidia (United Kingdom) et NVIDIA Research.
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