연구진은 동기화된 멀티뷰 환경에서 복잡한 시간 제약 없이 3D Gaussian Splatting(3DGS)을 사용하여 효율적인 동적 장면 신규 뷰 합성이 가능함을 주장합니다.
새로운 접근 방식은 SfM에서 파생된 포인트 클라우드를 초기화하고 시간을 두고 최적화된 가우시안을 전파하여 시간 변형 제약 없이 효율적인 신규 뷰 합성을 달성합니다.
연구진은 재현 가능한 NeRF 및 3DGS 연구를 위한 표준화된 데이터 형식으로 훈련 가능한 데이터 세트를 내보내는 Blender 기반의 동적 MV 데이터 세트 프레임워크를 소개합니다.