WorldTree: Towards 4D Dynamic Worlds from Monocular Video using Tree-Chains

📄 arXiv: 2602.11845v1 📥 PDF

作者: Qisen Wang, Yifan Zhao, Jia Li

分类: cs.CV

发布日期: 2026-02-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

WorldTree：提出基于树链的单目视频四维动态世界重建框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 动态场景重建 单目视频 时空分解 神经辐射场 时间分割树 空间祖先链 四维重建

📋 核心要点

  1. 单目视频动态重建面临时空信息不足的挑战，现有方法缺乏统一的时空分解框架。
  2. WorldTree框架通过时间分割树（TPT）和空间祖先链（SAC）实现分层时空分解和优化。
  3. 实验表明，WorldTree在NVIDIA-LS和DyCheck数据集上显著优于现有方法，LPIPS和mLPIPS指标分别提升8.26%和9.09%。

📝 摘要（中文）

动态重建取得了显著进展，但单目输入在实际应用中仍面临挑战。现有工作试图构建高效的运动表示，但缺乏统一的时空分解框架，要么进行整体时间优化，要么进行耦合的分层空间组合。为此，我们提出了WorldTree，一个统一的框架，包含时间分割树（TPT），它基于继承的分割树结构实现由粗到精的优化，用于分层时间分解；以及空间祖先链（SAC），它递归地查询祖先分层结构，以提供互补的空间动态，同时专门化跨祖先节点的运动表示。在不同数据集上的实验结果表明，与第二好的方法相比，我们提出的方法在NVIDIA-LS上实现了8.26%的LPIPS改进，在DyCheck上实现了9.09%的mLPIPS改进。代码：https://github.com/iCVTEAM/WorldTree。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目视频动态场景重建中，由于缺乏有效的时空分解框架，导致重建质量不高的问题。现有方法要么侧重于整体时间优化，忽略了时间上的局部变化；要么侧重于空间上的分层组合，但空间动态信息不够充分，无法有效利用不同层级的信息。

核心思路：论文的核心思路是将时空分解问题转化为树结构上的优化问题。通过构建时间分割树（TPT）实现时间上的由粗到精的优化，并通过空间祖先链（SAC）递归查询空间层级结构，从而提供互补的空间动态信息，并针对不同层级的节点进行运动表示的特化。

技术框架：WorldTree框架主要包含两个核心模块：时间分割树（TPT）和空间祖先链（SAC）。TPT负责将时间维度进行分层分割，形成一个树状结构，允许从粗略到精细地优化场景动态。SAC则负责在空间维度上，通过递归查询祖先节点，获取不同层级的空间信息，并将其融入到运动表示中。整体流程是从单目视频输入开始，构建TPT和SAC，然后利用这两个结构进行动态场景的重建和优化。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的时空分解框架，将时间和空间信息以树状结构进行组织，从而能够有效地利用不同层级的信息进行动态场景重建。与现有方法相比，WorldTree能够更好地捕捉场景中的时空动态变化，从而提高重建质量。

关键设计：TPT的设计允许继承式的分割，保证了时间上的一致性。SAC的设计则允许递归查询祖先节点，从而获取不同层级的空间信息。具体的损失函数设计可能包含重建损失、正则化损失等，用于约束重建结果的质量和稳定性。网络结构可能采用类似NeRF的架构，但针对动态场景进行了改进，例如引入了时间相关的MLP层。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WorldTree在NVIDIA-LS和DyCheck数据集上取得了显著的性能提升。具体来说，在NVIDIA-LS数据集上，LPIPS指标提升了8.26%，在DyCheck数据集上，mLPIPS指标提升了9.09%，超过了目前最优的方法。这些结果表明，WorldTree在单目视频动态场景重建方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、机器人导航、自动驾驶等领域。例如，在AR/VR中，可以利用该技术从单目视频中重建动态场景，从而实现更逼真的沉浸式体验。在机器人导航和自动驾驶中，可以利用该技术感知周围环境的动态变化，从而提高决策的准确性和安全性。

📄 摘要（原文）

Dynamic reconstruction has achieved remarkable progress, but there remain challenges in monocular input for more practical applications. The prevailing works attempt to construct efficient motion representations, but lack a unified spatiotemporal decomposition framework, suffering from either holistic temporal optimization or coupled hierarchical spatial composition. To this end, we propose WorldTree, a unified framework comprising Temporal Partition Tree (TPT) that enables coarse-to-fine optimization based on the inheritance-based partition tree structure for hierarchical temporal decomposition, and Spatial Ancestral Chains (SAC) that recursively query ancestral hierarchical structure to provide complementary spatial dynamics while specializing motion representations across ancestral nodes. Experimental results on different datasets indicate that our proposed method achieves 8.26% improvement of LPIPS on NVIDIA-LS and 9.09% improvement of mLPIPS on DyCheck compared to the second-best method. Code: https://github.com/iCVTEAM/WorldTree.