该论文介绍了一种不需要先验知识的方法，利用多视角相机从复杂动态场景中获取 4D 的、时间相干的场景模型的无监督重构，并通过应用于自由视角渲染和虚拟现实中，改善了非刚性对象分割和形状重构的精度。

Jul, 2019

这篇论文提出了使用多视角视频进行无监督 4D 视觉场景理解的方法，可以同时估计每个像素的具体模型和实例级别分割，并利用最近的 3D 姿势估计技术约束联合语义实例分割和 4D 时间上连贯的重建，以能够精准地分割多个动态场景中相互作用的人，实验表明与现有方法相比，语义分割、重建和场景流的准确性都显著提高了大约 40%。

Jul, 2019

本文提出了一种新的单目密集三维重建方法，利用超像素过分割模拟动态场景，并减少结构运动中固有的相对尺度模糊问题。经实验表明，该方法在合成和真实单目序列方面相对优于业界最先进的方法。

Aug, 2017

提出了一种多摄像机系统来实现密集的三维重建和自我运动估计，通过多摄像机间的几何估计和单目深度优化来获得鲁棒的几何深度和姿态估计，同时通过深度优化网络引入可学习的场景先验，从而在具有挑战性的动态室外环境中实现了稠密、一致的三维重建。

Aug, 2023

通过使用单个视图，我们提出了一个新的框架来解决动态场景的四维分解问题，并通过密集光线投射强调动态区域的学习，从而克服了单个视图和遮挡带来的挑战，并实现了比现有方法更高保真度的单视图动态场景表示。

Feb, 2024

本篇论文介绍了一种基于深度学习和连续变换函数的方法进行 4D 形状重建，使用一个鲁棒的时空形状表征方法来视觉化地表达这些形状并通过动力学模型对其进行建模，实现了四维人体重建。

Mar, 2021

该研究提出了一种实时重建大规模戶外动态环境的端到端系统，可以在维持追踪动态物体姿态信息和保证实时运行的情况下，提供具有高质量的密集 3D 重建效果。

Mar, 2019

本文提出了一种数据驱动的方法，利用自监督的神经网络来构建 4D 时空图像，可通过手持多摄像头拍摄的视频进行可视化，并在视频中创建虚拟摄像机以探索时间和视角，在移动摄像头和编辑视频等方面得到验证。

May, 2020

本论文利用实时全局一致的重建系统和新的视觉惯性里程计方法，结合高质量的基于回归森林的定位方法，实现了第一款允许多用户合作使用普通硬件在半小时内重建整个建筑的系统。

Jan, 2018

本文提出了一种实时动态场景重构方法，能够在给定单个 RGB-D 相机的实时深度流情况下同时再现运动、几何和分割。我们的方法通过融合几何逐帧进行处理，并使用分割增强的节点图结构来驱动几何变形。我们提出了一种二级节点运动优化方法，并通过利用关节运动先验知识来大大减少节点运动的优化空间和物理合理的变形范围。与之前基于融合的动态场景重构方法相比，我们的实验表明，我们的方法对于切向运动和遮挡的运动都具有鲁棒性和改进的重建结果。

Jul, 2018