4K4DGen: Panoramic 4D Generation at 4K Resolution
作者: Renjie Li, Panwang Pan, Bangbang Yang, Dejia Xu, Shijie Zhou, Xuanyang Zhang, Zeming Li, Achuta Kadambi, Zhangyang Wang, Zhengzhong Tu, Zhiwen Fan
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-19 (更新: 2024-10-03)
💡 一句话要点
提出4K4DGen，首次实现4K分辨率全景4D动态场景生成
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 全景图像生成 4D场景生成 动态场景 扩散模型 VR/AR 高斯splatting 空间一致性 时间一致性
📋 核心要点
- 现有方法难以从单张全景图生成高质量、自由视角的动态4D场景，限制了VR/AR应用的发展。
- 提出4K4DGen，利用全景降噪器和动态全景提升，将2D先验知识迁移到全景域，实现4D场景生成。
- 首次实现4K分辨率的全景4D动态场景生成，为用户提供沉浸式体验，并验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
虚拟现实和增强现实（VR/AR）技术的蓬勃发展，推动了对高质量、沉浸式和动态环境创建的需求。然而，现有的生成技术要么只关注动态对象，要么从单个视角图像进行外推，无法满足VR/AR应用的需求，即需要自由视点、360°虚拟视图，用户可以在所有方向上移动。本文致力于将单个全景图提升为沉浸式4D体验这一具有挑战性的任务。首次展示了生成具有360°视图的4K（4096×2048）分辨率全向动态场景的能力，从而提供沉浸式用户体验。该方法引入了一个流程，促进自然场景动画，并使用高效的splatting技术优化一组动态高斯函数，以实现实时探索。为了克服场景级带注释的4D数据和模型的缺乏，特别是在全景格式中，提出了一种新颖的 extbf{全景降噪器}，该降噪器使通用的2D扩散先验能够一致地在360°图像中进行动画处理，将其转换为具有目标区域动态场景的全景视频。随后，提出了 extbf{动态全景提升}，以将全景视频提升为4D沉浸式环境，同时保持空间和时间一致性。通过将透视域中2D模型的先验知识转移到全景域，并通过具有空间外观和几何正则化的4D提升，首次实现了4K分辨率的高质量全景到4D生成。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法主要集中在动态物体的生成或从单个视角图像进行外推，无法满足VR/AR应用对自由视点、360°全景动态场景的需求。缺乏场景级带注释的4D全景数据和模型，使得高质量全景4D场景的生成极具挑战。
核心思路：利用预训练的2D扩散模型作为先验知识，通过全景降噪器将单张全景图转换为动态全景视频，然后通过动态全景提升将视频提升为4D场景。核心在于将2D领域的知识迁移到全景领域，并保持空间和时间的一致性。
技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 全景降噪器：利用2D扩散模型生成动态全景视频。2) 动态全景提升：将全景视频提升为4D沉浸式环境。整体流程是从单张全景图开始，生成动态全景视频，最终得到可交互的4D场景。
关键创新：1) 提出全景降噪器，将通用的2D扩散先验适配到360°图像，实现全景视频的动态场景生成。2) 提出动态全景提升，将全景视频提升为4D沉浸式环境，同时保持空间和时间一致性。3) 首次实现4K分辨率的全景4D动态场景生成。
关键设计：1) 全景降噪器：使用预训练的2D扩散模型，并针对全景图像的特性进行调整，例如使用球面卷积等。2) 动态全景提升：采用动态高斯函数表示4D场景，并使用高效的splatting技术进行渲染。3) 损失函数：包括空间外观损失和几何正则化损失，以保证生成场景的空间和时间一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文首次实现了4K分辨率的全景4D动态场景生成。通过提出的全景降噪器和动态全景提升方法，能够从单张全景图生成高质量的动态4D场景。实验结果表明，该方法在视觉质量和时间一致性方面均优于现有方法，为VR/AR应用提供了新的可能性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于VR/AR内容创作、游戏开发、虚拟旅游、远程呈现等领域。通过单张全景图即可生成沉浸式4D动态场景，极大地降低了内容制作的成本和门槛，为用户带来更加逼真和交互性强的体验。未来，该技术有望进一步拓展到其他领域，例如自动驾驶、机器人导航等。
📄 摘要（原文）
The blooming of virtual reality and augmented reality (VR/AR) technologies has driven an increasing demand for the creation of high-quality, immersive, and dynamic environments. However, existing generative techniques either focus solely on dynamic objects or perform outpainting from a single perspective image, failing to meet the requirements of VR/AR applications that need free-viewpoint, 360$^{\circ}$ virtual views where users can move in all directions. In this work, we tackle the challenging task of elevating a single panorama to an immersive 4D experience. For the first time, we demonstrate the capability to generate omnidirectional dynamic scenes with 360$^{\circ}$ views at 4K (4096 $\times$ 2048) resolution, thereby providing an immersive user experience. Our method introduces a pipeline that facilitates natural scene animations and optimizes a set of dynamic Gaussians using efficient splatting techniques for real-time exploration. To overcome the lack of scene-scale annotated 4D data and models, especially in panoramic formats, we propose a novel \textbf{Panoramic Denoiser} that adapts generic 2D diffusion priors to animate consistently in 360$^{\circ}$ images, transforming them into panoramic videos with dynamic scenes at targeted regions. Subsequently, we propose \textbf{Dynamic Panoramic Lifting} to elevate the panoramic video into a 4D immersive environment while preserving spatial and temporal consistency. By transferring prior knowledge from 2D models in the perspective domain to the panoramic domain and the 4D lifting with spatial appearance and geometry regularization, we achieve high-quality Panorama-to-4D generation at a resolution of 4K for the first time.