4D-LRM

4D-LRM – Adobe联合密歇根大学等机构推出的4D重建模型

4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）是由Adobe研究公司、密歇根大学等机构联合研发的创新型4D重建模型。该模型能够基于稀疏的输入视图和任意时间点，快速且高质量地重构出任何新视角和时间组合的动态场景。它基于Transformer架构，通过预测每个像素的4D高斯原语，实现了对空间和时间的统一表征，具有高效性和强大的泛化能力。

4D-LRM：开启动态场景重建新篇章

在数字世界的广阔天地里，动态场景的捕捉与重现一直是极具挑战性的课题。而今，一款名为4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）的革新性模型横空出世，为我们带来了全新的可能性。它不仅能从稀疏的输入信息中重建出丰富细腻的4D动态场景，更在速度和泛化能力上实现了质的飞跃。

核心功能：

• 极速4D重建：4D-LRM能够从少量输入视图和任意时间点出发，迅速且精准地重构出任意新视角和时间组合的动态场景。在单个A100 GPU上，它仅需不到1.5秒即可重建一个24帧的序列，展现出卓越的效率和可扩展性。
• 卓越的泛化能力：该模型具备强大的泛化能力，能够轻松适应新的对象和场景。无论是在多种相机设置下，还是在交替的规范视图和帧插值设置下，4D-LRM均能出色地完成任务，有效插值时间，生成高质量的重建结果。
• 灵活的视角与时间组合：4D-LRM允许用户生成任意视角和时间组合的动态场景，为我们理解和创造动态内容提供了前所未有的度。
• 赋能未来应用：4D-LRM可以与SV3D等模型结合，扩展到4D生成任务，从而创造出更具真实感的4D内容。

技术解读：

• 4D高斯分布（4DGS）：4D-LRM的核心在于将动态场景中的每个对象表示为一组4D高斯分布。这些分布不仅捕捉了对象在空间中的位置和外观，还精确地反映了其随时间的变化。每个4D高斯分布由空间中心、时间中心、空间尺度、时间尺度、旋转矩阵和颜色等关键参数定义。
• Transformer架构：4D-LRM采用了基于Transformer的架构来处理输入图像。输入图像首先被分割成图像块（patch），这些图像块被编码为多维向量，作为Transformer的输入。Transformer利用多头自注意力机制和多层感知机（MLP）对输入信息进行深度处理，最终预测出每个像素的4D高斯原语。
• 像素对齐的高斯渲染：通过像素对齐的高斯渲染技术，4D-LRM将预测的4D高斯分布投射到图像平面上，并利用alpha混合来合成最终的图像。
• 训练与优化：4D-LRM通过在大规模数据集上进行训练，并最小化重建图像与真实图像之间的差异来优化模型参数。在训练过程中，模型学习到通用的空间-时间表示，使其能够泛化到新的对象和场景，即使在稀疏输入条件下也能生成高质量的重建结果。

产品官网：

如需深入了解4D-LRM的更多信息，请访问以下资源：

• 项目官网：https://4dlrm.github.io/

应用场景：

• 影视游戏制作：4D-LRM能够高效地重建和渲染动态场景，适用于角色动画、场景变化等复杂场景的建模，显著提升游戏和电影的视觉效果，支持实时渲染和多视角生成，增强观众的沉浸感。
• 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：为AR和VR应用提供逼真、沉浸式的体验，支持实时交互，使用户能够在虚拟环境中移动和观察。
• 机器人与自动驾驶：帮助机器人和自动驾驶系统更好地理解和预测环境变化，提供准确的路径规划信息。
• 数字内容创作：简化手动建模和动画制作的流程，为视频编辑提供丰富的编辑选项。
• 科研探索：用于重建和分析生物医学成像数据，例如心脏跳动、呼吸等，助力研究人员深入理解生物体内的动态过程。

常见问题：

Q：4D-LRM的优势是什么？

A：4D-LRM的优势在于其高效的4D重建能力、强大的泛化能力以及对任意视角和时间组合的支持。它能够从稀疏的输入中快速生成高质量的动态场景，并能适应新的对象和场景。

Q：4D-LRM的应用前景是什么？

A：4D-LRM在影视游戏制作、AR/VR、机器人、自动驾驶、数字内容创作以及科研领域都有广阔的应用前景。它能够提升视觉效果、提供沉浸式体验、改善环境感知，并加速科学研究的进展。