DreamGaussian4D: Generative 4D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2312.17142v3 📥 PDF

作者: Jiawei Ren, Liang Pan, Jiaxiang Tang, Chi Zhang, Ang Cao, Gang Zeng, Ziwei Liu

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2024-06-10)

备注: Technical report. Project page is at https://jiawei-ren.github.io/projects/dreamgaussian4d Code is at https://github.com/jiawei-ren/dreamgaussian4d

💡 一句话要点

DreamGaussian4D：提出基于高斯溅射的生成式4D内容高效生成框架

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 4D内容生成 高斯溅射 动态场景 视频生成 纹理细化

📋 核心要点

  1. 现有4D内容生成方法存在优化时间长、运动控制性差、细节质量低等问题。
  2. DreamGaussian4D结合显式空间变换建模与静态高斯溅射，并利用视频生成先验提升4D生成质量。
  3. DG4D显著降低了优化时间，实现了可控的3D运动生成，并生成了高质量的动画网格。

📝 摘要（中文）

本文提出DreamGaussian4D (DG4D)，一个高效的4D生成框架，它建立在高斯溅射(GS)之上。核心思想是将空间变换的显式建模与静态GS相结合，从而为4D生成提供高效而强大的表示。此外，视频生成方法能够提供有价值的时空先验，从而增强高质量的4D生成。DG4D包含两个主要模块：1) 图像到4D GS：首先使用DreamGaussianHD生成静态GS，然后使用基于HexPlane的高斯形变进行动态生成；2) 视频到视频的纹理细化：利用预训练的图像到视频扩散模型，细化生成的UV空间纹理贴图，同时增强其时间一致性。DG4D将优化时间从数小时减少到几分钟，允许对生成的3D运动进行视觉控制，并生成可在3D引擎中真实渲染的动画网格。

🔬 方法详解

问题定义：现有4D内容生成方法面临优化时间过长、运动控制不足以及细节质量不佳等挑战。这些问题限制了4D内容生成的效率和实用性，阻碍了其在实际应用中的推广。

核心思路：DreamGaussian4D的核心思路是将静态高斯溅射（GS）与显式的空间变换建模相结合。通过这种方式，可以高效地表示和生成动态的4D内容。此外，该方法还利用预训练的视频生成模型提供的时空先验知识，进一步提升生成结果的质量和时间一致性。

技术框架：DreamGaussian4D包含两个主要模块：1) 图像到4D GS：首先，使用DreamGaussianHD生成静态的高斯溅射表示。然后，利用基于HexPlane的形变方法，对高斯溅射进行动态变形，从而生成随时间变化的4D场景。2) 视频到视频的纹理细化：利用预训练的图像到视频扩散模型，对生成的UV空间纹理贴图进行细化，并增强其时间一致性。这两个模块协同工作，共同实现高效、高质量的4D内容生成。

关键创新：DreamGaussian4D的关键创新在于将显式的空间变换建模与高斯溅射相结合，从而实现高效的4D内容生成。与以往依赖隐式表示或体积渲染的方法相比，该方法具有更高的渲染效率和更好的可控性。此外，利用视频生成先验进行纹理细化也是一个重要的创新点，它可以显著提升生成结果的视觉质量和时间一致性。

关键设计：HexPlane被用于建模高斯溅射的动态形变。预训练的图像到视频扩散模型用于纹理细化，损失函数的设计旨在平衡生成质量和时间一致性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

DreamGaussian4D显著降低了4D内容生成的优化时间，从数小时缩短到几分钟。该方法生成的3D运动具有良好的可控性，并且可以生成高质量的动画网格，能够在3D引擎中进行真实渲染。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。

🎯 应用场景

DreamGaussian4D在游戏开发、电影制作、虚拟现实/增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成动态的3D场景和角色动画，降低内容创作的成本和时间。此外，该方法还可以用于创建交互式的4D体验，例如虚拟试衣、虚拟旅游等。

📄 摘要（原文）

4D content generation has achieved remarkable progress recently. However, existing methods suffer from long optimization times, a lack of motion controllability, and a low quality of details. In this paper, we introduce DreamGaussian4D (DG4D), an efficient 4D generation framework that builds on Gaussian Splatting (GS). Our key insight is that combining explicit modeling of spatial transformations with static GS makes an efficient and powerful representation for 4D generation. Moreover, video generation methods have the potential to offer valuable spatial-temporal priors, enhancing the high-quality 4D generation. Specifically, we propose an integral framework with two major modules: 1) Image-to-4D GS - we initially generate static GS with DreamGaussianHD, followed by HexPlane-based dynamic generation with Gaussian deformation; and 2) Video-to-Video Texture Refinement - we refine the generated UV-space texture maps and meanwhile enhance their temporal consistency by utilizing a pre-trained image-to-video diffusion model. Notably, DG4D reduces the optimization time from several hours to just a few minutes, allows the generated 3D motion to be visually controlled, and produces animated meshes that can be realistically rendered in 3D engines.