VideoLifter: Lifting Videos to 3D with Fast Hierarchical Stereo Alignment

从单目视频高效重建精确的3D模型是计算机视觉中的一个关键挑战，对于推进虚拟现实、机器人技术和场景理解等应用至关重要。现有的方法通常需要预先计算的相机参数和逐帧重建管道，这些方法容易出现误差累积，并且涉及大量的计算开销。为了解决这些局限性，我们引入了VideoLifter，这是一个新颖的框架，它利用可学习模型的几何先验，直接从视频序列中逐步优化从全局稀疏到密集的3D表示。VideoLifter将视频序列分割成局部窗口，在这些窗口中匹配和注册帧，构建一致的片段，并分层对齐它们以生成统一的3D模型。通过跨帧和片段跟踪和传播稀疏点对应关系，VideoLifter逐步优化相机姿态和3D结构，最小化重投影误差，从而提高精度和鲁棒性。这种方法显著加速了重建过程，训练时间减少了超过82%，同时在视觉保真度和计算效率方面超越了当前最先进的方法。

论文试图解决从单目视频高效重建精确3D模型的关键挑战。这一问题对于虚拟现实、机器人技术和场景理解等应用至关重要。现有方法通常依赖预先计算的相机参数和逐帧重建管道，容易累积误差并带来显著的计算开销。

VideoLifter提出了一种新颖的框架，通过利用可学习模型的几何先验，直接从视频序列中增量式地优化全局稀疏到密集的3D表示。该方法将视频分割为局部窗口，在这些窗口内匹配和注册帧，构建一致的片段，并分层对齐以生成统一的3D模型。这种方法通过跟踪和传播跨帧和片段的稀疏点对应关系，逐步优化相机姿态和3D结构，最小化重投影误差，从而提高准确性和鲁棒性。

1. VideoLifter显著加速了重建过程，减少了超过82%的训练时间。 2. 该方法在视觉保真度和计算效率方面超越了当前最先进的技术。 3. 实验设计包括对不同复杂度和长度的视频序列进行测试，验证了方法的广泛适用性。 4. 论文提供了开源代码，便于研究社区复现结果和进一步改进。

最近在这个领域的一些相关研究包括： 1. 'Monocular Depth Estimation via Listwise Ranking Using the Binned Pairwise Approach' 2. 'Learning to Reconstruct 3D Models from Images' 3. 'DeepV2D: Video to Depth, Self-Supervised Depth Prediction from Videos' 4. 'NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis' 这些研究都致力于从单目图像或视频中提取深度信息和3D结构，但VideoLifter的独特之处在于其增量优化和全局一致性处理。