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DimensionX

news 来源：原创 2025/9/20 17:47:11

旨在通过可控的视频扩散模型从单张图像生成高质量的3D和4D场景。

1. 背景与问题

3D和4D生成的目标

  • 3D生成：从单张或多张2D图像中重建出三维场景或物体，包含空间信息（长、宽、高）。
  • 4D生成：在3D的基础上加入时间维度，生成动态的3D场景（即3D+时间，例如动态物体或变化的场景）。

现有方法的局限性

  • 传统方法依赖大规模3D/4D数据集，但这类数据稀缺且标注成本高。
  • 现有视频扩散模型（如CogVideoX）虽然能生成逼真视频，但难以直接生成空间和时间可控的3D/4D内容。

2. 核心模块

ST-Director、3D场景生成、4D场景生成

框架创新点总结

  1. 时空解耦：S/T-Director独立控制空间与时间，突破传统视频扩散的耦合限制。
  2. 训练自由组合：Switch-Once策略动态切换控制器，无需额外训练。
  3. 端到端重建：3DGS与可变形3DGS高效支持静态/动态场景生成。

3.2 ST-Director（空间-时间解耦控制器）

3.2.1 数据集构建（为训练S-Director（空间控制器）和T-Director（时间控制器）

  • 空间变体数据集：通过规划相机轨迹渲染多视角静态场景视频。
  • 时间变体数据集：筛选包含动态物体运动的视频（通过光流检测运动）。

解耦：将视频生成中的空间（3D结构）和时间（动态变化）信息分离，实现对两者的独立控制。

4D空间分解

视频帧的4D表示

将视频帧视为4D空间（3D空间+时间）的2D投影：

  • S(t)：时刻tt的3D场景（静态背景+动态物体）。
  • C(t)：时刻tt的相机参数。

两种商空间分解

  1. S-Quotient Space（空间商空间）：
    • 固定时间 S(t)=S0，仅变化相机 C(t)。
    • 用途：生成多视角静态视频（如环绕拍摄）。
  2. T-Quotient Space（时间商空间）：
    • 固定相机C(t)=C0，仅变化场景S(t)。
    • 用途：生成固定视角动态视频（如人物跳舞）。

3.2.2 ST-Director的实现方法

1. 基础模型架构

  • 主干网络：基于DiT（Diffusion Transformer）的视频扩散模型（如CogVideoX）。

  • LoRA微调：

    • S-Director：在空间变体数据集上训练，学习相机运动（如平移、旋转）。
    • T-Director：在时间变体数据集上训练，学习物体运动（如行走、变形）。

    S-Director（纯空间控制）：

    • 固定时间，变化相机视角 → 用于训练S-Director。
    • 生成示例：环绕物体拍摄的静态场景视频。
    • 学习从单张图像生成多视角的静态3D场景（固定时间，变化视角）。

    T-Director（纯时间控制）：

    • 固定相机视角，变化物体运动 → 用于训练T-Director。
    • 生成示例：固定镜头拍摄的跳舞人物视频。
    • 学习生成固定视角下的动态视频（固定视角，变化时间）。
    • 参数隔离：仅训练低秩矩阵（LoRA），冻结原始模型参数，保持高效性。

2. Switch-Once策略

  • 关键发现：
    • 早期去噪步骤（前5步）：主要决定空间结构（场景几何）。
    • 后期步骤：主要细化时间动态（物体运动）。
  • 操作流程：
    1. 前5步：仅启用S-Director，生成场景布局。
    2. 后续步骤：切换至T-Director，注入动态信息。
  • 优势：无需额外训练，即可生成时空混合视频（如“飞鸟绕摄像机旋转”）。

3. 注意力机制验证

  • 可视化显示：
    • S-Director：早期注意力图聚焦场景结构。
    • T-Director：同一阶段物体静止，后期才出现运动。

3.3 3D场景生成

3.4 4D场景生成

关键技术与创新

3D生成（S-Director）

  • 轨迹感知机制：针对不同相机运动模式（如平移、旋转、环绕），训练多个S-Director，生成一致的多视角视频。
  • 稀疏视图生成：通过视频插值模型填补稀疏输入视图之间的空缺，提升3D重建质量。

4D生成（ST-Director）

  • 身份保持去噪：
    • 参考视频潜在共享：从动态视频中选择关键帧生成多视角参考视频，作为其他帧的生成引导。
    • 外观细化：通过扩散模型去噪增强多视角视频的一致性，减少抖动。

训练自由组合（Switch-Once）

  • 观察发现：扩散去噪早期阶段主要决定空间结构，后期决定时间动态。
  • 策略：早期用S-Director生成空间结构，后期用T-Director添加动态，实现高效混合控制。

实验结果

1. 可控视频生成

  • 对比基线：CogVideoX、Dream Machine。
  • 优势：在主体一致性（97.69分）和动态程度（47.06分）上显著领先。

2. 3D场景重建

  • 单视图输入：在Tanks and Temples数据集上，PSNR达到17.11，优于现有方法。
  • 稀疏视图输入：通过插值生成中间帧，PSNR提升至25.11，接近多视图重建效果。

3. 4D动态场景

  • 真实数据测试：生成的多视角动态视频通过可变形3DGS重建后，物体运动连贯，背景稳定。

4.消融实验

  • 无S-Director：稀疏视图重建出现“双面问题”（Janus Problem），如人脸正反面同时存在。
  • 加入S-Director：PSNR从15.25提升至17.41（Tanks and Temples数据集）。

贡献与局限性

  1. 主要贡献
    • 提出首个基于可控视频扩散的3D/4D生成框架DimensionX。
    • 设计ST-Director实现时空分解控制，结合训练自由组合策略。
    • 针对真实场景提出轨迹感知和身份保持优化方法。
  2. 局限性
    • 细节生成不足：视频扩散模型对细微纹理和运动的理解有限。
    • 推理效率低：多阶段生成流程耗时较长。
    • 依赖预训练模型：需基于CogVideoX等现有模型，泛化性受限。

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