摘要： 3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting, 3D-GS）在静态场景的新视图合成中取得了突出成果，但在处理长序列动态场景时仍面临一定挑战。现有动态3D高斯溅射方法（如Ex4DGS）多依赖密集的离散关键帧插值来追踪场景运动，导致显存消耗随视频时长线性增长，限制了其扩展性。针对这一瓶颈，提出了一种基于连续基函数的高效“运动拟合”方法。该方法利用B样条、离散余弦变换等连续函数对高斯属性的时间演变进行建模，取代了存储密集的插值策略，从而实现了运动表示与时间分辨率的解耦。此外，设计了针对系数域的谱感知致密化策略，以确保训练的稳定性。在Neural 3D Video数据集上的实验结果表明，提出的B样条变体在将动态参数理论存储开销降低约55.5%的同时，凭借样条曲线固有的连续性，在复杂动态场景中实现了超越基线方法的视觉保真度，有效抑制了时序抖动伪影。该方法在自动驾驶闭环仿真等任务中具有潜在的应用价值，有望为大规模动态街景的高效重建提供新的解决方案。
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