只需幾分鐘、一張圖或一句話，就能完成時空一致的4D內(nèi)容生成。

注意看，這些生成的3D物體，是帶有動作變化的那種。也就是在3D物體的基礎之上，增加了時間維度的運動變化。

這一成果，名為Diffusion4D，來自多倫多大學、北京交通大學、德克薩斯大學奧斯汀分校和劍橋大學團隊。

具體而言，Diffusion4D整理篩選了約81K個4D assets，利用8卡GPU共16線程，花費超30天渲染得到了約400萬張圖片，包括靜態(tài)3D物體環(huán)拍、動態(tài)3D物體環(huán)拍，以及動態(tài)3D物體前景視頻。

作者表示，該方法是首個利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集，訓練視頻生成模型生成4D內(nèi)容的框架，目前項目已經(jīng)開源所有渲染的4D數(shù)據(jù)集以及渲染腳本。

研究背景

過去的方法采用了2D、3D預訓練模型在4D（動態(tài)3D）內(nèi)容生成上取得了一定的突破，但這些方法主要依賴于分數(shù)蒸餾采樣（SDS）或者生成的偽標簽進行優(yōu)化，同時利用多個預訓練模型獲得監(jiān)督不可避免的導致時空上的不一致性以及優(yōu)化速度慢的問題。

4D內(nèi)容生成的一致性包含了時間上和空間上的一致性，它們分別在視頻生成模型和多視圖生成模型中被探索過。基于這個洞見，Diffusion4D將時空的一致性嵌入在一個模型中，并且一次性獲得多時間戳的跨視角監(jiān)督。

具體來說，使用仔細收集篩選的高質(zhì)量4D數(shù)據(jù)集，Diffusion4D訓練了一個可以生成動態(tài)3D物體環(huán)拍視圖的擴散模型，而后利用已有的4DGS算法得到顯性的4D表征，該方法實現(xiàn)了基于文本、單張圖像、3D到4D內(nèi)容的生成。

△Text-to-4D

4D數(shù)據(jù)集

為了訓練4D視頻擴散模型，Diffusion4D收集篩選了高質(zhì)量的4D數(shù)據(jù)集。

已開源的Objaverse-1.0包含了42K運動的3D物體，在Objaverse-xl中包含323K動態(tài)3D物體。然而這些數(shù)據(jù)包含著大量低質(zhì)量的樣本。對此，研究者們設計了運動程度檢測、邊界溢出檢查等篩選方法，選取了共81K的高質(zhì)量4D資產(chǎn)。

對于每一個4D資產(chǎn)，渲染得到了24個靜態(tài)視角的圖（上圖第一行），24個動態(tài)視角的環(huán)拍圖（上圖第二行），以及24個正面動態(tài)圖（上圖第三行）。總計得到了超過四百萬張圖片，總渲染消耗約300 GPU天。

其他數(shù)據(jù)集細節(jié)可以參考項目主頁（文末附上），目前所有渲染完的數(shù)據(jù)集和原始渲染腳本已開源。

方法

有了4D數(shù)據(jù)集之后，Diffusion4D訓練具有4D感知的視頻擴散模型（4D-aware video diffusion model）。

過去的視頻生成模型通常不具備3D幾何先驗信息，但近期工作如SV3D，VideoMV等探索了利用視頻生成模型得到靜態(tài)3D物體的多視圖，因此Diffusion4D選用了VideoMV作為基礎模型進行微調(diào)訓練，使得模型能夠輸出動態(tài)環(huán)拍視頻。此外設計了如運動強度（motion magnitude）控制模塊、3D-aware classifier-free guidance等模塊增強運動程度和幾何質(zhì)量。得益于視頻模態(tài)具備更強的連貫性優(yōu)勢，輸出的結果具有很強的時空一致性。

輸出得到動態(tài)視角環(huán)拍視頻后，Diffusion4D借助已有的4D重建算法將視頻建模得到4D表達。具體來說采用了4DGS的表征形式，以及使用粗粒度、細粒度的兩階段優(yōu)化策略得到最終的4D內(nèi)容。從生產(chǎn)環(huán)拍視頻到重建4D內(nèi)容的兩個步驟僅需花費數(shù)分鐘時間，顯著快于過去需要數(shù)小時的借助SDS的優(yōu)化式方法。

結果

根據(jù)提示信息的模態(tài)，Diffusion4D可以實現(xiàn)從文本、圖像、3D到4D內(nèi)容的生成，在定量指標和user study上顯著優(yōu)于過往方法。

在生成質(zhì)量上，Diffusion4D有著更好的細節(jié)，更為合理的幾何信息以及更豐富的動作。更多可視化結果可以參考項目主頁。

總結

Diffusion4D是首個利用視頻生成模型來實現(xiàn)4D內(nèi)容生成的框架，通過使用超81K的數(shù)據(jù)集、以及精心設計的模型架構實現(xiàn)了快速且高質(zhì)量的4D內(nèi)容。未來，如何最大程度發(fā)揮4D數(shù)據(jù)集價值，如何生成多物體、復雜場景的4D內(nèi)容仍有很大的探索空間！

項目地址：??https://vita-group.github.io/Diffusion4D/???
論文地址：???https://arxiv.org/abs/2405.16645??

本文轉(zhuǎn)自量子位 ，作者：量子位

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/-yxB8bsDtnAzSO-WYRwpww??