GenXD – 新加坡国立和微软共同推出的通用3D和4D联合生成框架

GenXD是一种先进的3D-4D联合生成框架，由新加坡国立大学与微软公司联合开发。该框架能够从任意数量的条件图像中生成高质量的3D和4D场景，采用数据整理流程从视频中提取相机姿态和物体运动强度，并基于这些信息以及庞大的4D数据集CamVid-30K进行模型训练。GenXD通过多视角时序模块有效解耦相机和物体的运动，支持多种视角的条件生成，从而在单一模型中处理多样的3D和4D生成任务。

GenXD是什么

GenXD是一款由新加坡国立大学和微软公司联合推出的3D-4D生成框架，能够从多种条件图像中创造出高质量的3D和4D场景。它通过数据整理流程提取视频中的相机姿态和物体运动强度，并利用这些信息与大规模4D数据集CamVid-30K进行模型训练。GenXD独特的多视角时序模块使得相机运动和物体运动得以解耦，从而实现多样化的条件生成，极大地提升了生成任务的灵活性和效果。

GenXD的主要功能

• 高质量的3D和4D场景生成：GenXD可从单视图或多视图中生成精致的3D和4D场景，涵盖动态与静态内容。
• 精准的相机姿态估计：利用结构从运动（SfM）技术，GenXD能够有效地估计视频中的相机姿态，为生成与相机轨迹一致的内容奠定基础。
• 物体运动识别：通过深度估计和关键点跟踪，GenXD能够识别并模拟视频中物体的运动特征。
• 多视角时序处理模块：框架内的模块能够处理多视角和时间信息，成功解耦相机与物体的运动，生成更加真实的动态场景。
• 灵活的掩码潜在条件：GenXD支持掩码潜在条件进行条件生成，允许模型在不改变网络结构的情况下接纳任意数量的输入视图。

GenXD的技术原理

• 数据整理流程：GenXD通过数据整理流程从视频中提取相机姿态与物体运动信息，为模型训练提供必要的数据基础。
• 多视角时序模块：框架的多视角时序模块能够处理多视角与时间信息，采用α融合策略在3D和4D数据中实现无缝学习。
• 掩码潜在条件扩散模型：GenXD利用掩码潜在条件扩散模型（LDM）生成不同相机视角和时间步长的图像，支持单视图与多视图生成。
• 相机与物体运动解耦：基于多视角时序模块，GenXD有效分离相机运动与物体运动，这对生成动态场景至关重要。
• 3D与4D数据融合：在训练过程中，GenXD结合3D与4D数据，使模型同时学习空间与时间信息，从而提升生成质量。
• 优化3D表示：GenXD生成的图像可直接用于优化3D表示，如3D高斯点云（3D-GS）和Zip-NeRF，实现高质量的3D场景重建。

GenXD的项目地址

• 项目官网：gen-x-d.github.io
• GitHub仓库：https://github.com/HeliosZhao/GenXD
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.02319

GenXD的应用场景

• 视频游戏开发：GenXD可用于创建游戏中的3D和4D环境，为玩家提供更为真实与动态的游戏体验。
• 电影和视觉效果制作：在电影拍摄中，GenXD能够生成复杂的3D场景和特效，有效降低实际拍摄及后期制作的成本。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：GenXD生成沉浸式的3D和4D内容，极大地提升VR与AR应用的用户体验。
• 建筑与城市规划：基于GenXD生成的3D模型，建筑师和城市规划者能够更直观地展示设计概念及规划方案。
• 教育与培训：GenXD可以创建模拟环境，应用于教育和专业培训，如模拟手术、历史重现等。

常见问题

• GenXD适合哪种类型的项目？：GenXD适合需要高质量3D和4D场景生成的各类项目，包括游戏开发、电影制作和虚拟现实应用等。
• 如何获取GenXD的技术支持？：用户可通过项目官网或GitHub仓库获取最新的技术支持和文档信息。
• GenXD的使用门槛高吗？：虽然GenXD的功能强大，但其设计考虑了用户的易用性，配备了详细的文档以帮助用户快速上手。