4D-LRM – Adobe聯合密歇根大學等機構推出的4D重建模型

4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）是由Adobe研究公司、密歇根大學等機構聯合研發的創新型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，快速且高質量地重構出任何新視角和時間組合的動態場景。它基于Transformer架構，通過預測每個像素的4D高斯原語，實現了對空間和時間的統一表征，具有高效性和強大的泛化能力。

4D-LRM：開啟動態場景重建新篇章

在數字世界的廣闊天地里，動態場景的捕捉與重現一直是極具挑戰性的課題。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膩的4D動態場景，更在速度和泛化能力上實現了質的飛躍。

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，迅速且精準地重構出任意新視角和時間組合的動態場景。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，展現出卓越的效率和可擴展性。
• 卓越的泛化能力：該模型具備強大的泛化能力，能夠輕松適應新的對象和場景。無論是在多種相機設置下，還是在交替的規范視圖和幀插值設置下，4D-LRM均能出色地完成任務，有效插值時間，生成高質量的重建結果。
• 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場景，為我們理解和創造動態內容提供了前所未有的度。
• 賦能未來應用：4D-LRM可以與SV3D等模型結合，擴展到4D生成任務，從而創造出更具真實感的4D內容。

技術解讀：

• 4D高斯分布（4DGS）：4D-LRM的核心在于將動態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、旋轉矩陣和顏色等關鍵參數定義。
• Transformer架構：4D-LRM采用了基于Transformer的架構來處理輸入圖像。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制和多層感知機（MLP）對輸入信息進行深度處理，最終預測出每個像素的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，4D-LRM將預測的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。
• 訓練與優化：4D-LRM通過在大規模數據集上進行訓練，并最小化重建圖像與真實圖像之間的差異來優化模型參數。在訓練過程中，模型學習到通用的空間-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量的重建結果。

產品官網：

如需深入了解4D-LRM的更多信息，請訪問以下資源：

• 項目官網：https://4dlrm.github.io/

應用場景：

• 影視游戲制作：4D-LRM能夠高效地重建和渲染動態場景，適用于角色動畫、場景變化等復雜場景的建模，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。
• 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）：為AR和VR應用提供逼真、沉浸式的體驗，支持實時交互，使用戶能夠在虛擬環境中移動和觀察。
• 機器人與自動駕駛：幫助機器人和自動駕駛系統更好地理解和預測環境變化，提供準確的路徑規劃信息。
• 數字內容創作：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學成像數據，例如心臟跳動、呼吸等，助力研究人員深入理解生物體內的動態過程。

常見問題：

Q：4D-LRM的優勢是什么？

A：4D-LRM的優勢在于其高效的4D重建能力、強大的泛化能力以及對任意視角和時間組合的支持。它能夠從稀疏的輸入中快速生成高質量的動態場景，并能適應新的對象和場景。

Q：4D-LRM的應用前景是什么？

A：4D-LRM在影視游戲制作、AR/VR、機器人、自動駕駛、數字內容創作以及科研領域都有廣闊的應用前景。它能夠提升視覺效果、提供沉浸式體驗、改善環境感知，并加速科學研究的進展。