Hochwertige 4D-Inhalte durch räumlich-zeitlich verankerte generative 4D-Gaußsche Verteilungen

Unser Ansatz kombiniert vortrainierte Diffusionsmodelle mit dynamischen 3D-Gaußschen Verteilungen, um hochwertige und konsistente 4D-Inhalte effizient zu generieren.