Talk预告｜浙江大学徐震：基于时序高斯层级的可实时渲染长体积视频表征与算法

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主要观点总结

本文是关于TechBeat人工智能社区第663期线上Talk的介绍，重点介绍了浙江大学博士生徐震的Talk内容。徐震将分享基于时序高斯层级的可实时渲染长体积视频表征与算法，包括四维高斯时序层次结构、自适应共享运动速度的场景内容等。

关键观点总结

关键观点1: Talk主题及内容

徐震将分享基于时序高斯层级的可实时渲染长体积视频表征与算法，包括四维高斯时序层次结构的应用和如何利用树状结构实现恒定显存占用与单帧优化开销。

关键观点2: 嘉宾介绍

徐震是浙江大学CAD实验室的三年级博士生，主要研究方向是动态自由视点合成、动态场景重建与数字人算法，并在国际顶级期刊及会议上发表相关论文8篇。

关键观点3: Talk信息

Talk时间为北京时间2月26日（周三）20:00，地点为TechBeat人工智能社区。此外，还提供了相关的论文链接和项目主页。

关键观点4: 互动与奖励

观众可以在Talk界面的交流区参与互动，留下问题和打call，讲者会直接翻牌解答。观众每一次的贡献都会获得相应的i豆积分，还有惊喜奖励。

正文

本期为TechBeat人工智能社区第663期线上Talk。

北京时间2月26日(周三)20:00，浙江大学博士生徐震的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “基于时序高斯层级的可实时渲染长体积视频表征与算法”，届时他将介绍一种四维高斯时序层次结构，能够自适应共享运动速度不同的场景内容，从而降低存储需求，并利用树状结构实现恒定显存占用与单帧优化开销。

Talk·信息

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主题：基于时序高斯层级的可实时渲染长体积视频表征与算法

嘉宾：浙江大学 · 博士生 - 徐震

时间：北京时间 2月26日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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现有多视角RGB视频体积视频算法虽能实现高质量实时渲染，但通常受限于短时序列（1~2秒）。为此，我们提出四维高斯时序层次结构，自适应共享运动速度不同的场景内容，从而降低存储需求，并利用树状结构实现恒定显存占用与单帧优化开销。

Talk大纲

1. 背景：体积视频技术的发展与应用

2. 动机与问题：现有体积视频算法在长视频上的限制

3. 核心idea：动态场景每帧所需的表达能力几乎是常量，动态场景存在时序冗余性，高维球谐函数存在参数冗余性

4. 解决方案：时序高斯层级结构，紧致球谐函数表达

5. 实验结果：实时demo，vr demo，对比实验

6. 总结工作并介绍数据集，渲染器与代码框架

Talk·预习资料

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论文链接：
https://arxiv.org/abs/2412.09608
项目主页：
https://zju3dv.github.io/longvolcap/

论文链接：
https://arxiv.org/abs/2112.01517
项目主页：
https://zju3dv.github.io/enerf/

论文链接：
https://arxiv.org/abs/2301.10241
项目主页：
https://sarafridov.github.io/K-Planes/

论文链接：
https://arxiv.org/abs/2310.10642
项目主页：
https://fudan-zvg.github.io/4d-gaussian-splatting/

论文链接：
https://arxiv.org/abs/2310.11448
项目主页：
https://zju3dv.github.io/4k4d/

Talk·提问交流

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在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

你的每一次贡献，我们都会给予你相应的i豆积分，还会有惊喜奖励哦！

Talk·嘉宾介绍

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徐震‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

浙江大学 · 博士生‍‍‍

徐震是浙江大学CAD&CG实验室的三年级博士生，是实验室三维视觉课题组的成员，师从周晓巍教授。他的主要研究方向是动态自由视点合成，动态场景重建与数字人算法。在TPAMI、CVPR、SIGGRAPH等国际顶级期刊及会议上发表相关论文8篇（第一作者身份3篇），谷歌学术引用380余次。申请发明专利2项，担任包括CVPR、SIGGRAPH Asia等多个国际期刊及会议审稿人。在体积视频算法设计和模型优化等方面具有一定经验，主导5项收藏数过百（包括过千2项）的开源项目（4K4D，EasyVolcap）。