Sync4D: Video Guided Controllable Dynamics for Physics-Based 4D Generation
作者: Zhoujie Fu, Jiacheng Wei, Wenhao Shen, Chaoyue Song, Xiaofeng Yang, Fayao Liu, Xulei Yang, Guosheng Lin
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-07-07)
备注: Our project page: https://sync4dphys.github.io/
💡 一句话要点
Sync4D：视频引导的可控动力学物理4D生成
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 4D生成 物理模拟 运动迁移 blend skinning 非参数形状重建
📋 核心要点
- 现有方法在3D生成中难以保证形状和时间一致性，限制了可控动力学效果的生成。
- 利用参考视频提取物体运动，通过blend skinning和物理模拟驱动3D高斯模型，实现可控运动迁移。
- 该方法支持多种物体类型和任意长度的动力学生成，在形状完整性和时间一致性方面表现出色。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，利用随意拍摄的参考视频，在3D生成的高斯模型中创建可控的动力学效果。该方法将参考视频中物体的运动迁移到各种生成的3D高斯模型上，确保精确和可定制的运动迁移。通过采用基于blend skinning的非参数形状重建来提取参考物体的形状和运动。这个过程包括基于skinning权重将参考物体分割成与运动相关的部分，并与生成的目标形状建立形状对应关系。为了解决现有方法中普遍存在的形状和时间不一致问题，我们集成了物理模拟，用匹配的运动驱动目标形状。这种集成通过位移损失进行优化，以确保可靠和真实的动力学效果。我们的方法支持多样化的参考输入，包括人类、四足动物和铰接物体，并且可以生成任意长度的动力学效果，从而提供更高的保真度和适用性。与严重依赖扩散视频生成模型的方法不同，我们的技术提供了特定和高质量的运动迁移，同时保持了形状完整性和时间一致性。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在将参考视频中的运动迁移到3D生成模型时，常常面临形状不一致和时间不连贯的问题。这些问题导致生成的4D模型缺乏真实感和可控性，难以满足实际应用的需求。现有方法要么依赖于扩散模型，缺乏精确控制，要么难以保持形状的完整性。
核心思路：本文的核心思路是利用参考视频中的运动信息，通过blend skinning技术提取运动模式，并将其迁移到3D生成的目标形状上。为了保证形状和时间的一致性，引入了物理模拟，利用提取的运动驱动目标形状，并通过位移损失进行优化，从而生成具有真实动力学效果的4D模型。这种方法避免了对扩散模型的过度依赖，实现了更精确的运动控制。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 参考视频的预处理，包括物体分割和跟踪；2) 基于blend skinning的非参数形状重建，提取参考物体的形状和运动信息；3) 建立参考物体和目标形状之间的对应关系；4) 利用物理模拟，将提取的运动信息迁移到目标形状上，生成动态的4D模型；5) 通过位移损失优化物理模拟过程，保证形状和时间的一致性。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将blend skinning和物理模拟相结合，用于可控的4D生成。通过blend skinning提取参考视频中的运动模式，并利用物理模拟驱动目标形状，从而保证了生成的4D模型的真实感和可控性。与现有方法相比，该方法能够更精确地控制运动迁移过程，并保持形状的完整性和时间的一致性。
关键设计：关键设计包括：1) 使用blend skinning权重进行物体分割，以提取与运动相关的部分；2) 设计位移损失函数，用于优化物理模拟过程，保证形状和时间的一致性；3) 采用非参数形状重建方法，以适应各种不同的物体形状。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地将参考视频中的运动迁移到3D生成的目标形状上，生成具有真实动力学效果的4D模型。与现有方法相比，该方法在形状完整性和时间一致性方面表现更优。该方法支持多种物体类型，包括人类、四足动物和铰接物体，并且可以生成任意长度的动力学效果。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、动画制作等领域。例如，可以将真实世界中动物或人物的运动迁移到虚拟角色上，生成逼真的动画效果。此外，该技术还可以用于创建交互式的3D环境，用户可以通过控制参考视频中的运动来操纵虚拟物体，从而实现更自然的人机交互。
📄 摘要（原文）
In this work, we introduce a novel approach for creating controllable dynamics in 3D-generated Gaussians using casually captured reference videos. Our method transfers the motion of objects from reference videos to a variety of generated 3D Gaussians across different categories, ensuring precise and customizable motion transfer. We achieve this by employing blend skinning-based non-parametric shape reconstruction to extract the shape and motion of reference objects. This process involves segmenting the reference objects into motion-related parts based on skinning weights and establishing shape correspondences with generated target shapes. To address shape and temporal inconsistencies prevalent in existing methods, we integrate physical simulation, driving the target shapes with matched motion. This integration is optimized through a displacement loss to ensure reliable and genuine dynamics. Our approach supports diverse reference inputs, including humans, quadrupeds, and articulated objects, and can generate dynamics of arbitrary length, providing enhanced fidelity and applicability. Unlike methods heavily reliant on diffusion video generation models, our technique offers specific and high-quality motion transfer, maintaining both shape integrity and temporal consistency.