Time of the Flight of the Gaussians: Optimizing Depth Indirectly in Dynamic Radiance Fields

论文结构清晰，从问题（C-ToF间接深度优化与GS方法的脆性）出发，详细阐述了提出的方法（两个启发式偏置及其作用机制、管线细节），并通过实验结果（定量和定性）验证了方法的有效性。论证过程具有较强的逻辑性。

强项: 详细描述了如何将C-ToF成像原理整合到GS框架中，包括相量和原始四象限帧的形成模型。, 提出了具体的启发式偏置（占据率、低反射率），并解释了其理论基础和预期效果。, 在不同的数据集（真实世界和合成）上与多种基线方法进行了比较评估。, 提供了损失函数的详细构成和部分超参数设置。, 在补充材料中提供了消融研究，分析了不同组件的作用。
弱项: 提出的启发式偏置基于经验观察，缺乏严格的理论证明。, 部分实现细节（如特定参数的选择、训练过程的完整描述）需要查阅基线方法或补充材料。, 对运动模型（分段线性）的局限性讨论较少，且未探索更高阶模型。, 数据分析部分未进行统计显著性检验。

论文提供了充分的实验证据支持其主要论点。通过在多个真实世界和合成数据集上的定量（深度误差）和定性（渲染图像）比较，证明了方法在速度和精度上的优势。消融实验也为提出的启发式偏置的有效性提供了证据。

本文首次提出了针对单目动态C-ToF数据的高斯飞溅重建方法，并创新性地提出了解决C-ToF间接深度优化中GS方法脆性的两个启发式偏置。这是一个新颖的研究方向和技术结合。

大幅提升了单相机4D动态场景重建的速度（100倍），使其更加实用。提出的启发式偏置为在高斯飞溅框架下处理间接优化的几何属性提供了新的思路。这对于需要快速高保真三维重建的应用领域具有重要意义，如AR/VR、机器人、测量等。

强项: 术语使用准确，符合领域规范。, 方法描述详细，数学公式清晰。, 引言部分对C-ToF成像挑战和问题背景的介绍到位。, 讨论部分对结果的解释和方法局限性的分析较为清晰。
改进点: 部分句子结构略显复杂，可能需要仔细阅读才能完全理解。, 部分实验细节（如完整超参数设置、训练曲线等）需要查阅补充材料。