4Real：透過影片擴散模型實現逼真 4D 場景生成

Kernkonzepte

本文介紹 4Real，這是一種利用影片擴散模型從文字提示生成逼真動態場景的新方法，透過利用預先訓練的影片生成模型，4Real 克服了現有方法對合成資料集的依賴，並產生具有增強真實感和結構完整性的動態場景。

Zusammenfassung

書目資訊

Yu, H., Wang, C., Zhuang, P., Menapace, W., Siarohin, A., Cao, J., ... & Lee, H. (2024). 4Real: Towards Photorealistic 4D Scene Generation via Video Diffusion Models. arXiv preprint arXiv:2406.07472v2.

研究目標

本研究旨在開發一種新方法，利用文字提示生成逼真且具有動態物件和詳細背景的 4D 場景。

方法

本研究提出了一種名為 4Real 的新流程，用於生成具有環境中動態物件的逼真動態場景。該方法採用可變形 3D 高斯樣條 (D-3DGS) 作為動態場景的表示方法。首先，利用文字到影片擴散模型建立具有動態場景的參考影片。接下來，從該參考影片中選擇一個影格作為影片擴散模型的條件輸入，以產生具有圓周攝影機運動和最小物件運動的凍結時間影片。隨後，從凍結時間影片重建規範 3D 表示。最後，重建時間變形以與參考影片中的物件運動對齊。

主要發現

• 4Real 成功地從文字提示中產生了具有逼真外觀和逼真 3D 運動的動態場景。
• 與現有的依賴於在專用資料集上訓練的偏向多視角圖像生成模型的方法相比，所提出的流程可以生成更多樣化和近乎照片級真實感的結果，並在逼真的環境中包含動態物件。
• 所提出的流程使用戶能夠靈活地選擇和編輯他們想要提升到 4D 的影片，並且可以在更合理的計算預算內生成高質量的樣本，在 A100 GPU 上花費 1.5 小時，而競爭方法則需要 10 多個小時。

主要結論

本研究提出了一種新穎且有效的方法，用於從文字提示生成逼真的 4D 場景。透過利用預先訓練的影片生成模型，4Real 克服了現有方法對合成資料集的依賴，並產生具有增強真實感和結構完整性的動態場景。

意義

這項研究對 4D 場景生成領域做出了重大貢獻，為電影製作、虛擬實境和遊戲等各種應用開闢了新的可能性。

局限性和未來研究

• 該方法依賴於基礎影片生成模型的品質，這可能會限制生成結果的解析度和真實感。
• 從具有動態內容的影片重建具有挑戰性，並且該方法可能會由於攝影機姿態估計不準確、快速運動、物件突然出現和消失以及突然的照明變化而失敗。
• 該方法不會產生高質量的幾何形狀，例如網格，因為使用 3DGS 的限制。
• 生成 2 秒的 4D 場景仍然需要一個多小時。

未來的工作可以集中於解決這些限制，例如探索更強大的影片生成模型、改進重建技術以及減少計算成本。

Statistiken

在單個 A100 GPU 上生成一個 2 秒的 4D 場景需要 1.5 小時。

Zitate

“We propose 4Real, the first photorealistic text-to-4D scene generation pipeline.”
“The proposed pipeline provides users flexibility in selecting and editing videos that they want to lift to 4D, and can generate high-quality samples in a more reasonable computation budget, taking 1.5 hours on an A100 GPU compared to 10+ hours with competing methods.”

Wichtige Erkenntnisse aus

4Real: Towards Photorealistic 4D Scene Generation via Video Diffusion Models

by Heng Yu, Cha... um arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.07472.pdf

Tiefere Fragen

4Real 方法如何應用於需要與場景互動的應用程式，例如虛擬實境或擴增實境？

4Real 方法在虛擬實境 (VR) 或擴增實境 (AR) 等需要與場景互動的應用程式中具有極大的潛力。以下列舉一些應用方向：

場景生成與編輯: 4Real 可以根據文字提示生成逼真的動態 3D 場景，為 VR/AR 應用提供豐富的內容。使用者可以透過修改文字提示輕鬆地編輯場景，例如改變物件、材質、光照等，創造出獨特的虛擬環境。
虛擬角色動畫: 4Real 可以重建影片中物件的運動軌跡，並將其應用於虛擬角色的動畫製作。這將大幅簡化動畫師的工作流程，並讓虛擬角色的動作更加自然流暢。
互動式敘事體驗: 結合 4Real 生成的動態場景和虛擬角色，開發者可以創造出身臨其境的互動式敘事體驗。使用者可以在虛擬環境中自由移動、與場景互動，並影響故事的發展。
虛擬導覽和模擬: 4Real 可以用於生成博物館、城市等場景的逼真 3D 模型，並加入時間維度，讓使用者體驗虛擬導覽或模擬真實世界的變化。
然而，要將 4Real 應用於 VR/AR 應用程式，仍需克服一些挑戰：

即時渲染: VR/AR 應用需要高幀率的即時渲染，而 4Real 目前的渲染速度還不夠快。未來需要進一步優化 3D Gaussian Splats 的渲染效率，或探索其他更適合即時渲染的場景表示方法。
使用者互動: VR/AR 應用需要處理使用者的各種互動操作，例如碰撞檢測、物理模擬等。4Real 目前還未考慮這些互動需求，未來需要開發相應的演算法和技術。
場景規模和複雜度: VR/AR 應用通常需要處理大規模、高複雜度的場景，而 4Real 目前主要針對單一場景進行生成。未來需要探索如何將 4Real 擴展到更大規模的場景生成。

如果輸入影片包含大量雜訊或偽影，4Real 方法的效能如何？是否有辦法減輕這些問題對重建過程的影響？

如果輸入影片包含大量雜訊或偽影，4Real 方法的效能會受到一定程度的影響。主要原因是 4Real 的重建過程依賴於輸入影片的品質，雜訊和偽影會影響 3D Gaussian Splats 的重建精度，進而影響最終生成的 4D 場景的品質。
以下是一些可以減輕雜訊和偽影影響的方法：

影片預處理: 在將影片輸入 4Real 之前，可以先進行一些預處理步驟，例如去噪、去模糊、超解析度等，以提高影片的品質。
穩健的重建演算法: 可以開發更穩健的 3D Gaussian Splats 重建演算法，降低對輸入影片品質的敏感度。例如，可以使用基於深度學習的去噪方法，或設計更魯棒的損失函數。
多幀融合: 可以利用影片中的多幀資訊進行 3D Gaussian Splats 的重建，而不是僅僅依賴單一幀。這樣可以有效地抑制雜訊和偽影的影響，提高重建精度。
結合先驗知識: 可以將一些關於場景的先驗知識融入到 4Real 的重建過程中，例如場景的幾何結構、材質屬性等。這些先驗知識可以幫助約束重建結果，使其更加合理。

4Real 方法的成功是否意味著基於影片的 3D 內容生成將取代基於圖像的方法？是什麼阻礙了基於影片的方法的廣泛採用？

4Real 的成功展現了基於影片的 3D 內容生成技术的巨大潜力，但目前還不能斷言其將完全取代基於圖像的方法。
基於影片的方法相較於基於圖像的方法，具有以下優勢：

更豐富的資訊: 影片包含比圖像更豐富的時間和視角資訊，可以更完整地描述場景的動態變化和三維結構。
更自然的運動: 基於影片的方法可以直接從影片中學習物件的運動軌跡，生成更自然、流暢的動畫效果。
然而，基於影片的方法也面臨一些阻礙其廣泛採用的挑戰：

計算成本高: 處理影片所需的計算資源遠高於處理圖像，這限制了基於影片的方法在資源受限設備上的應用。
資料需求大: 訓練基於影片的模型需要大量的影片資料，而高品質的 3D 場景影片資料相對較少。
技術複雜度高: 基於影片的 3D 內容生成涉及到多個領域的技术，例如電腦視覺、電腦圖形學、機器學習等，技術複雜度較高。
總而言之，基於影片和基於圖像的 3D 內容生成方法各有優劣，未來將長期共存和發展。隨著硬體技術的進步、資料量的增加以及演算法的優化，基於影片的方法將會越來越受到關注，並在 VR/AR、遊戲、電影等領域發揮越來越重要的作用。