基于低重叠度采集的4D人体场景重建

现有动态人体捕捉在密集相机阵列下可实现高保真度，但实际场景中仅有少量低重叠度相机，导致输出质量下降和大量区域不可观测。最近的4D重建方法虽聚焦低重叠设置，仍在观测不足区域产生明显伪影。视频扩散模型虽为另一选择，但对人体呈现几何不一致结果。为解决这些局限，团队提出StudioRecon管道。