Kernkonzepte
Diffusion2 ist ein neuartiges Framework zur effizienten und skalierbaren Erstellung dynamischer 4D-Inhalte, das die Kenntnisse über geometrische Konsistenz und zeitliche Glattheit aus trainierten Video- und Mehrfachansicht-Diffusionsmodellen nutzt, um direkt dichte mehrfachansichtige und mehrrahmige Bilder zu erzeugen, die zur Optimierung einer kontinuierlichen 4D-Darstellung verwendet werden können.
Zusammenfassung
Diffusion2 ist ein neuartiges Framework zur Erstellung dynamischer 3D-Inhalte, das zwei Hauptschritte umfasst:
Erzeugung einer dichten Matrix mehrfachansichtiger und mehrrahmiger Bilder:
Diffusion2 nutzt die Kenntnisse über geometrische Konsistenz und zeitliche Glattheit aus trainierten Video- und Mehrfachansicht-Diffusionsmodellen, um direkt eine dichte Matrix mehrfachansichtiger und mehrrahmiger Bilder zu erzeugen.
Basierend auf der Annahme, dass die Elemente der Matrix bedingt unabhängig sind, wird eine einfache, aber effektive Entschärfungsstrategie durch Kombination der geschätzten Scores der beiden Diffusionsmodelle entwickelt.
Die Bildgenerierung ist hochgradig parallelisierbar, was zusammen mit effizienten 4D-Rekonstruktionsmethoden eine schnelle Erstellung hochqualitativer und vielfältiger 4D-Inhalte ermöglicht.
Robuste 4D-Rekonstruktion:
Die generierten synchronisierten mehrfachansichtigen Videos werden in eine kontinuierliche 4D-Darstellung überführt, indem eine effiziente 4D-Gaussian-Splatting-Optimierung durchgeführt wird.
Durch Gewichtung von Wahrnehmungsverlust und D-SSIM-Verlust kann eine präzise pixelgenaue Übereinstimmung über verschiedene Ansichten und Frames hinweg erreicht werden.
Diffusion2 umgeht die Abhängigkeit von 4D-Daten und kann von der Skalierbarkeit der zugrunde liegenden Diffusionsmodelle profitieren. Umfangreiche Experimente zeigen die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Frameworks und seine Fähigkeit, sich flexibel an verschiedene Arten von Eingabeaufforderungen anzupassen.
Statistiken
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Zitate
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