4D-LRM

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4D-LRM – Adobe聯(lián)合密歇根大學(xué)等機(jī)構(gòu)推出的4D重建模型

4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）是由Adobe研究公司、密歇根大學(xué)等機(jī)構(gòu)聯(lián)合研發(fā)的創(chuàng)新型4D重建模型。該模型能夠基于稀疏的輸入視圖和任意時間點，快速且高質(zhì)量地重構(gòu)出任何新視角和時間組合的動態(tài)場景。它基于Transformer架構(gòu)，通過預(yù)測每個像素的4D高斯原語，實現(xiàn)了對空間和時間的統(tǒng)一表征，具有高效性和強大的泛化能力。

4D-LRM：開啟動態(tài)場景重建新篇章

在數(shù)字世界的廣闊天地里，動態(tài)場景的捕捉與重現(xiàn)一直是極具挑戰(zhàn)性的課題。而今，一款名為4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）的革新性模型橫空出世，為我們帶來了全新的可能性。它不僅能從稀疏的輸入信息中重建出豐富細(xì)膩的4D動態(tài)場景，更在速度和泛化能力上實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

核心功能：

極速4D重建：4D-LRM能夠從少量輸入視圖和任意時間點出發(fā)，迅速且精準(zhǔn)地重構(gòu)出任意新視角和時間組合的動態(tài)場景。在單個A100 GPU上，它僅需不到1.5秒即可重建一個24幀的序列，展現(xiàn)出卓越的效率和可擴(kuò)展性。
卓越的泛化能力：該模型具備強大的泛化能力，能夠輕松適應(yīng)新的對象和場景。無論是在多種相機(jī)設(shè)置下，還是在交替的規(guī)范視圖和幀插值設(shè)置下，4D-LRM均能出色地完成任務(wù)，有效插值時間，生成高質(zhì)量的重建結(jié)果。
靈活的視角與時間組合：4D-LRM允許用戶生成任意視角和時間組合的動態(tài)場景，為我們理解和創(chuàng)造動態(tài)內(nèi)容提供了前所未有的度。
賦能未來應(yīng)用：4D-LRM可以與SV3D等模型結(jié)合，擴(kuò)展到4D生成任務(wù)，從而創(chuàng)造出更具真實感的4D內(nèi)容。

技術(shù)解讀：

4D高斯分布（4DGS）：4D-LRM的核心在于將動態(tài)場景中的每個對象表示為一組4D高斯分布。這些分布不僅捕捉了對象在空間中的位置和外觀，還精確地反映了其隨時間的變化。每個4D高斯分布由空間中心、時間中心、空間尺度、時間尺度、旋轉(zhuǎn)矩陣和顏色等關(guān)鍵參數(shù)定義。
Transformer架構(gòu)：4D-LRM采用了基于Transformer的架構(gòu)來處理輸入圖像。輸入圖像首先被分割成圖像塊（patch），這些圖像塊被編碼為多維向量，作為Transformer的輸入。Transformer利用多頭自注意力機(jī)制和多層感知機(jī)（MLP）對輸入信息進(jìn)行深度處理，最終預(yù)測出每個像素的4D高斯原語。
像素對齊的高斯渲染：通過像素對齊的高斯渲染技術(shù)，4D-LRM將預(yù)測的4D高斯分布投射到圖像平面上，并利用alpha混合來合成最終的圖像。
訓(xùn)練與優(yōu)化：4D-LRM通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，并最小化重建圖像與真實圖像之間的差異來優(yōu)化模型參數(shù)。在訓(xùn)練過程中，模型學(xué)習(xí)到通用的空間-時間表示，使其能夠泛化到新的對象和場景，即使在稀疏輸入條件下也能生成高質(zhì)量的重建結(jié)果。

產(chǎn)品官網(wǎng)：

如需深入了解4D-LRM的更多信息，請訪問以下資源：

項目官網(wǎng)：https://4dlrm.github.io/

應(yīng)用場景：

影視游戲制作：4D-LRM能夠高效地重建和渲染動態(tài)場景，適用于角色動畫、場景變化等復(fù)雜場景的建模，顯著提升游戲和電影的視覺效果，支持實時渲染和多視角生成，增強觀眾的沉浸感。
增強現(xiàn)實（AR）與虛擬現(xiàn)實（VR）：為AR和VR應(yīng)用提供逼真、沉浸式的體驗，支持實時交互，使用戶能夠在虛擬環(huán)境中移動和觀察。
機(jī)器人與自動駕駛：幫助機(jī)器人和自動駕駛系統(tǒng)更好地理解和預(yù)測環(huán)境變化，提供準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃信息。
數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作：簡化手動建模和動畫制作的流程，為視頻編輯提供豐富的編輯選項。
科研探索：用于重建和分析生物醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)，例如心臟跳動、呼吸等，助力研究人員深入理解生物體內(nèi)的動態(tài)過程。