Velox는 4D 객체의 기하학과 외관을 효과적으로 학습할 수 있는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 이 시스템은 객체의 기하학적 특성과 외관을 충실하게 포착하면서도, 데이터 압축을 통해 후속 작업의 효율성을 높이는 데 기여합니다. Velox는 비구조적인 동적 포인트 클라우드를 최소한의 입력으로 사용하여 4D 객체의 표현을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 구체적으로, Velox는 색상 포인트 클라우드를 압축하여 동적 형태 토큰 세트를 생성하는 인코더를 훈련합니다. 이 토큰은 두 개의 보완적인 디코더를 통해 감독됩니다. 첫 번째는 기하학을 포착하는 시간에 따라 변하는 표면 분포를 모델링하는 4D 표면 디코더이며, 두 번째는 가우시안 디코더입니다. 이러한 접근 방식은 4D 객체의 복잡한 특성을 효과적으로 표현하는 데 도움을 줍니다.

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