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4K4DGenは、注釈付きの4Dデータを使用せずに、高解像度（最大4096×2048）の4D全方位アセットを生成できる最初のフレームワークであり、静止画のパノラマ画像から没入感のある4D体験を創出します。


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4K4DGen: Panoramic 4D Generation at 4K Resolution

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4K解像度でパノラマ4D生成を実現する「4K4DGen」

### category
Computer Vision

### topic
4Dシーン生成

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4K4DGenは、注釈付きの4Dデータを使用せずに、高解像度（最大4096×2048）の4D全方位アセットを生成できる最初のフレームワークであり、静止画のパノラマ画像から没入感のある4D体験を創出します。

### note
## 4K4DGen: 4K解像度でのパノラマ4D生成

### 概要
本稿では、静止画のパノラマ画像から高解像度（最大4096×2048）の4D全方位アセットを生成する新しいフレームワーク、4K4DGenを紹介します。4K4DGenは、注釈付きの4Dデータがなくても、パノラマ画像をアニメーション化し、リアルでダイナミックなシーンに変換することで、没入感のある360度ビュー体験をサポートします。

### 背景
VR/AR技術の普及に伴い、高品質で没入感のある動的環境の需要が高まっています。しかし、既存の生成技術は、動的オブジェクトのみに焦点を当てているか、単一の視点画像からのアウトペイントを実行するだけであり、ユーザーがあらゆる方向に移動できる自由視点の360度仮想ビューを必要とするVR/ARアプリケーションの要件を満たしていません。

### 課題
多様な高品質の4Dパノラマアセットを作成するには、主に2つの課題があります。
1. 特にパノラマ形式の、大規模で注釈付きの4Dデータの不足により、専門的なモデルのトレーニングが制限されます。
2. 4Dおよび4Kパノラマビューで、きめ細かいローカルなディテールとグローバルな一貫性の両方を達成することは、既存の2D拡散モデルでは困難です。これらのモデルは、通常、狭い視野（FoV）の透視画像でトレーニングされているため、大きなパノラマ画像の広大なスコープに簡単に適応させることはできません。

### 提案手法
4K4DGenは、パノラマビデオを生成し、それを一連の3Dガウス関数に昇華させることで、柔軟なレンダリングを実現します。

#### パノラマデノイザー
パノラマビデオを生成するために、球面空間にデノイズ・イン・レイテント・スペース・スキーマを構築します。球面上の潜在コードと静的パノラマ入力を処理するために、新しいパノラマデノイザーが適用されます。これは、事前にトレーニングされたパースペクティブビデオ生成モデルを活用し、各パースペクティブビューが適切にアニメーション化され、グローバルな一貫性が維持されるように、球面潜在コードを段階的にノイズ除去します。

#### 動的パノラマリフティング
パノラマビデオを4D環境に変換するために、動的パノラマリフティングが導入されます。これは、パースペクティブの事前知識で強化された深度推定器を使用してスケールの不一致を修正し、パノラマ深度マップを生成します。さらに、空間的および時間的な一貫性を確保するために、空間的時間ジオメトリ調整を使用して深度マップを融合します。

### 結果
4K4DGenは、空間的および時間的に一貫性のある高品質なパースペクティブビデオを生成します。定量的評価では、既存の3Dシネマトグラフィー技術と比較して、フレーム品質とビデオ品質の両方において優れたパフォーマンスを示しました。

### 結論
4K4DGenは、テキストプロンプトを使用して高品質な4Kパノラマ4Dコンテンツを作成できる新しいフレームワークであり、没入感のあるバーチャルツーリング体験を提供します。高品質な4Dトレーニングデータがなくてもパノラマから4Dを実現するために、一般的な2D事前モデルをパノラマドメインに統合します。私たちのアプローチは、2段階のパイプラインを含みます。最初にパノラマデノイザーを使用してパノラマビデオを生成し、次に空間的一貫性と時間的連続性を確保するために、空間的時間ジオメトリ調整メカニズムによる4D標高が続きます。

### 今後の課題
1. 生成された4D環境の時間的アニメーションの品質は、主に事前トレーニングされたI2Vモデルの能力に依存します。今後の改善点としては、より高度な2Dアニメーターの統合などが挙げられます。
2. 私たちの方法は、4D標高フェーズ中に空間的および時間的連続性を確保するため、現時点では、光るホタルの出現や気象条件の変化など、環境の大きな変化を合成することはできません。
3. 生成された4D環境の高解像度で時間依存の表現には、かなりのストレージ容量が必要になります。これは、モデルの蒸留やプルーニングなどの手法を使用して、将来の作業で最適化できます。

### note
This research paper presents 4K4DGen, a novel framework for generating high-resolution 4D omnidirectional assets from a single panoramic image. The framework addresses the limitations of existing methods that struggle to create immersive 360° virtual environments with dynamic elements. 

The paper highlights the challenges of limited 4D training data and the difficulty of maintaining consistency across different perspectives. It proposes a two-stage pipeline: first, generating panoramic videos using a novel Panoramic Denoiser that leverages pre-trained perspective video generation models, and second, elevating the video to 4D using Dynamic Panoramic Lifting, which ensures spatial and temporal coherence through geometry alignment.

The authors demonstrate the effectiveness of their approach through qualitative and quantitative evaluations, showcasing superior performance compared to existing 3D cinematography techniques. They also discuss the limitations of their work and suggest potential avenues for future research, such as incorporating more advanced 2D animators and optimizing the storage requirements for the generated 4D environments. 

This research contributes significantly to the field of computer vision, particularly in the area of 4D scene generation, by enabling the creation of immersive virtual experiences from limited input data. 


4Dシーン生成

4k解像度でパノラマ4d生成を実現する-4k4dgen-

note


VR/AR技術の普及に伴い、高品質で没入感のある動的環境の需要が高まっています。しかし、既存の生成技術は、動的オブジェクトのみに焦点を当てているか、単一の視点画像からのアウトペイントを実行するだけであり、ユーザーがあらゆる方向に移動できる自由視点の360度仮想ビューを必要とするVR/ARアプリケーションの要件を満たしていません。


背景


本稿では、静止画のパノラマ画像から高解像度（最大4096×2048）の4D全方位アセットを生成する新しいフレームワーク、4K4DGenを紹介します。4K4DGenは、注釈付きの4Dデータがなくても、パノラマ画像をアニメーション化し、リアルでダイナミックなシーンに変換することで、没入感のある360度ビュー体験をサポートします。


概要


4K解像度でパノラマ4D生成を実現する「4K4DGen」


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4K4DGen: 4K解像度でのパノラマ4D生成

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