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CAT4D概述简介
CAT4D是Google DeepMind、哥伦比亚大学和加州大学圣地亚哥分校一起推出的,能从单目视频创建4D场景(动态3D)表示。CAT4D基于多视图视频扩散模型,能在任意指定的相机姿态和时间点合成新视图,并将单目视频转换为多视图视频,实现稳健的4D重建。CAT4D能从真实视频中生成4D场景,从生成的视频中创建4D内容,为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域带来创新应用的可能。
CAT4D的功能特色
4D场景创建:从单目视频(无论是真实拍摄还是计算机生成)创建出4D(动态3D)场景。
多视图视频生成:给定一个单目视频输入,生成在新视点的多视图视频。
动态3D场景重建:用生成的多视图视频,重建出动态变化的3D场景,这些场景能表示为随时间变形的3D高斯模型。
分离相机和时间控制:CAT4D的核心是一个多视图视频扩散模型,能分离相机视点控制和场景动态控制,支持用户独立操作相机视角和场景中的时间变化。
实时渲染:基于交互式查看器,支持用户在浏览器中实时渲染4D场景,提供一种直观的体验方式。
CAT4D的技术原理
多视图视频扩散模型:基于多视图视频扩散模型,模型接受一组输入视图(包括图像、相机参数和时间信息),并生成在指定视点和时间的目标帧。
数据集训练:由于动态场景的多视图训练数据稀缺,CAT4D的训练涉及真实和合成数据源的混合,包括静态场景的多视图图像、固定视点视频、合成4D数据等。
新视角合成:模型根据输入的单目视频,在新的时间点和视点合成场景的外观,实现从单目输入到多视图输出的转换。
优化可变形3D高斯表示:生成的多视图视频用在基于优化一个可变形的3D高斯表示重建动态3D模型,这种表示方法能捕捉场景的动态变化。
分离控制:CAT4D能独立控制相机运动和场景动态,使从给定的输入图像生成不同时间和视点的输出序列成为可能。
交替采样策略:为生成足够一致的多视图视频进行准确的4D重建,CAT4D基于一种交替采样策略,该策略在多视图采样和时间采样之间交替进行,确保视频在时间和视点上的一致性。
CAT4D项目介绍
项目官网:cat-4d.github.io
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2411.18613
CAT4D能做什么?
电影和视频制作:在电影和视频制作中,基于从现有的2D视频创建3D场景,增加视觉特效,或生成新的视角和场景动态。
游戏开发:在游戏开发中,生成更加真实和动态的游戏环境,提供更加丰富的玩家体验。
虚拟现实(VR)和增强现实(AR):创建逼真的3D环境和对象,用在虚拟现实和增强现实应用,提升用户的沉浸感。
3D建模和设计:设计师从现有的视频资料中提取和重建3D模型,加速产品设计和原型制作。
教育和培训:在教育领域,创建历史事件或科学现象的动态3D重现,提供更加直观的学习体验。
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