Mem4D: Decoupling Static and Dynamic Memory for Dynamic Scene Reconstruction
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Reconstructing dense geometry for dynamic scenes from a monocular video is a critical yet challenging task. Recent memory-based methods enable efficient online reconstruction, but they fundamentally suffer from a Memory Demand Dilemma: The memory representation faces an inherent conflict between the long-term stability required for static structures and the rapid, high-fidelity detail retention needed for dynamic motion. This conflict forces existing methods into a compromise, leading to either geometric drift in static structures or blurred, inaccurate reconstructions of dynamic objects. To address this dilemma, we propose Mem4D, a novel framework that decouples the modeling of static geometry and dynamic motion. Guided by this insight, we design a dual-memory architecture: 1) The Transient Dynamics Memory (TDM) focuses on capturing high-frequency motion details from recent frames, enabling accurate and fine-grained modeling of dynamic content; 2) The Persistent Structure Memory (PSM) compresses and preserves long-term spatial information, ensuring global consistency and drift-free reconstruction for static elements. By alternating queries to these specialized memories, Mem4D simultaneously maintains static geometry with global consistency and reconstructs dynamic elements with high fidelity. Experiments on challenging benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art or competitive performance while maintaining high efficiency.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Mem4D: Decoupling Static and Dynamic Memory for Dynamic Scene Reconstruction
- Date Crossref
- 14/03/2026
- Éditeur
- Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Renmin University of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beihang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Jiao Tong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Zhejiang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tencent (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Shanghai Jiaotong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Renmin University of China, Beihang University et Shanghai Jiao Tong University, avec 3 autres affiliations.
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