C4D: 4D Made from 3D through Dual Correspondences
作者: Shizun Wang, Zhenxiang Jiang, Xingyi Yang, Xinchao Wang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-10-16
备注: Accepted to ICCV 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
C4D：通过双重对应关系从3D重建4D动态场景
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 4D重建 动态场景 单目视频 点跟踪 光流
📋 核心要点
- 现有基于点云地图的3D重建方法在动态场景中表现不佳，因为移动物体违反多视图几何约束。
- C4D框架利用时间对应关系（短期光流和长期点跟踪）将3D重建扩展到4D，实现动态场景重建。
- 实验表明，C4D在深度估计、相机位姿估计和点跟踪等下游任务中表现出强大的性能。
📝 摘要（中文）
从单目视频中恢复4D场景（即同时估计动态几何体和相机位姿）是一个极具挑战性的问题。虽然最近基于点云地图的3D重建方法（如DUSt3R）在静态场景重建方面取得了显著进展，但直接将其应用于动态场景会导致不准确的结果。这种差异的产生是因为移动物体违反了多视图几何约束，从而扰乱了重建过程。为了解决这个问题，我们提出了C4D，一个利用时间对应关系将现有3D重建公式扩展到4D的框架。具体来说，除了预测点云地图外，C4D还捕获两种类型的对应关系：短期光流和长期点跟踪。我们训练了一个动态感知点跟踪器，它提供额外的移动信息，有助于估计运动掩码，从而将移动元素与静态背景分离，为动态场景提供更可靠的指导。此外，我们引入了一组动态场景优化目标，以恢复每帧的3D几何体和相机参数。同时，这些对应关系将2D轨迹提升为平滑的3D轨迹，从而实现完全集成的4D重建。实验表明，我们的框架实现了完整的4D恢复，并在多个下游任务（包括深度估计、相机位姿估计和点跟踪）中表现出强大的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从单目视频中进行动态场景的4D重建问题，即同时估计动态几何体和相机位姿。现有方法，特别是那些基于点云地图的3D重建方法，在静态场景中表现良好，但直接应用于动态场景时会因为移动物体的存在而失效，因为移动物体破坏了多视图几何约束，导致重建结果不准确。
核心思路：论文的核心思路是利用时间对应关系来处理动态场景中的运动问题。通过引入短期光流和长期点跟踪，C4D能够捕捉场景中物体的运动信息，从而区分静态背景和动态物体，并为动态场景的重建提供更可靠的指导。这种方法将传统的3D重建扩展到4D，实现了动态几何体和相机位姿的联合估计。
技术框架：C4D框架主要包含以下几个模块：首先，使用一个动态感知点跟踪器来预测短期光流和长期点跟踪，从而捕捉场景中的运动信息。然后，利用这些运动信息估计运动掩码，将移动元素与静态背景分离。接着，通过一组动态场景优化目标，恢复每帧的3D几何体和相机参数。最后，利用对应关系将2D轨迹提升为平滑的3D轨迹，实现完全集成的4D重建。
关键创新：论文的关键创新在于利用双重对应关系（短期光流和长期点跟踪）来处理动态场景中的运动问题。与现有方法相比，C4D能够更准确地捕捉场景中物体的运动信息，从而更有效地分离静态背景和动态物体，并为动态场景的重建提供更可靠的指导。此外，C4D还引入了一组动态场景优化目标，以提高重建的准确性和鲁棒性。
关键设计：动态感知点跟踪器的具体网络结构未知，但其训练目标是提供准确的短期光流和长期点跟踪。运动掩码的估计方法未知，但其目的是将移动元素与静态背景分离。动态场景优化目标的具体形式未知，但其目的是恢复每帧的3D几何体和相机参数。论文中可能使用了特定的损失函数来约束重建结果的平滑性和一致性，但具体细节未知。
📊 实验亮点
C4D框架在多个下游任务中表现出强大的性能，包括深度估计、相机位姿估计和点跟踪。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但摘要中明确指出C4D实现了完整的4D恢复，表明其在动态场景重建方面取得了显著进展。项目主页可能包含更详细的实验结果和对比分析，但目前信息有限。
🎯 应用场景
C4D框架在机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于构建动态环境的精确模型，帮助机器人更好地理解和适应周围环境。在自动驾驶中，C4D可以用于检测和跟踪移动物体，提高驾驶安全性。在增强现实中，C4D可以用于将虚拟物体与真实场景进行更自然的融合，提升用户体验。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂动态场景的实时重建和理解。
📄 摘要（原文）
Recovering 4D from monocular video, which jointly estimates dynamic geometry and camera poses, is an inevitably challenging problem. While recent pointmap-based 3D reconstruction methods (e.g., DUSt3R) have made great progress in reconstructing static scenes, directly applying them to dynamic scenes leads to inaccurate results. This discrepancy arises because moving objects violate multi-view geometric constraints, disrupting the reconstruction. To address this, we introduce C4D, a framework that leverages temporal Correspondences to extend existing 3D reconstruction formulation to 4D. Specifically, apart from predicting pointmaps, C4D captures two types of correspondences: short-term optical flow and long-term point tracking. We train a dynamic-aware point tracker that provides additional mobility information, facilitating the estimation of motion masks to separate moving elements from the static background, thus offering more reliable guidance for dynamic scenes. Furthermore, we introduce a set of dynamic scene optimization objectives to recover per-frame 3D geometry and camera parameters. Simultaneously, the correspondences lift 2D trajectories into smooth 3D trajectories, enabling fully integrated 4D reconstruction. Experiments show that our framework achieves complete 4D recovery and demonstrates strong performance across multiple downstream tasks, including depth estimation, camera pose estimation, and point tracking. Project Page: https://littlepure2333.github.io/C4D