Segment Any 4D Gaussians

📄 arXiv: 2407.04504v2 📥 PDF

作者: Shengxiang Ji, Guanjun Wu, Jiemin Fang, Jiazhong Cen, Taoran Yi, Wenyu Liu, Qi Tian, Xinggang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-05 (更新: 2024-07-12)

备注: 22 pages

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SA4D框架，实现对4D高斯模型的任意物体分割

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

关键词: 4D高斯模型 物体分割 时间身份特征场 动态场景 XR/VR

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对4D表示内部的分割研究，难以对动态场景进行精细化操作。
  2. SA4D框架通过引入时间身份特征场来处理高斯漂移，学习精确的身份特征。
  3. SA4D实现了在4D高斯模型中的快速、高质量分割，并支持多种编辑操作。

📝 摘要（中文）

在XR/VR领域，建模、理解和重建真实世界至关重要。近年来，3D高斯溅射(3D-GS)方法在建模和理解3D场景方面取得了显著成功。类似地，各种4D表示已经展示了捕获4D世界动态的能力。然而，目前缺乏对4D表示内部进行分割的研究。本文提出了Segment Any 4D Gaussians (SA4D)，这是首批基于4D高斯模型在4D数字世界中分割任何物体的框架之一。在SA4D中，引入了一种高效的时间身份特征场来处理高斯漂移，并有可能从嘈杂和稀疏的输入中学习精确的身份特征。此外，还提出了一种4D分割细化过程来消除伪影。我们的SA4D在4D高斯模型中实现了精确、高质量的分割，并且展示了移除、重新着色、合成和渲染高质量任意掩码的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决4D高斯模型中的物体分割问题。现有方法主要集中在3D场景的分割或4D场景的重建，缺乏对4D高斯模型内部进行分割的能力，这限制了对动态场景进行编辑和理解的能力。现有的分割方法难以处理4D高斯模型中高斯漂移的问题，导致分割结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是利用时间一致性来学习每个高斯粒子的身份特征，从而克服高斯漂移带来的分割难题。通过引入时间身份特征场，将每个高斯粒子与其在时间上的对应关系联系起来，使得即使高斯粒子发生漂移，也能准确地识别和分割目标物体。

技术框架：SA4D框架主要包含以下几个阶段：1) 4D高斯模型表示：使用4D高斯模型来表示动态场景。2) 时间身份特征场学习：引入时间身份特征场，学习每个高斯粒子的身份特征，用于区分不同的物体。3) 分割预测：基于学习到的身份特征，预测每个高斯粒子的分割掩码。4) 4D分割细化：通过后处理步骤，消除分割结果中的伪影，提高分割精度。

关键创新：论文的关键创新在于提出了时间身份特征场，这是一种新颖的表示方法，能够有效地处理4D高斯模型中的高斯漂移问题。与传统的分割方法不同，SA4D不仅仅关注单个时刻的分割，而是考虑了时间上的连续性，从而提高了分割的鲁棒性和准确性。

关键设计：时间身份特征场的具体实现方式未知，摘要中未提及。4D分割细化过程的具体算法也未知，摘要中未提及。损失函数和网络结构等技术细节也未知，摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SA4D框架能够在4D高斯模型中实现快速、高质量的分割，并且支持多种编辑操作。论文展示了SA4D在移除、重新着色、合成和渲染高质量任意掩码方面的能力。具体的性能数据和对比基线未知，摘要中未提及。

🎯 应用场景

SA4D框架在XR/VR内容创作、电影特效制作、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以用于对动态场景进行精细化的编辑和操作，例如移除、重新着色、合成物体等。此外，SA4D还可以用于机器人导航，帮助机器人理解和感知动态环境，从而实现更安全、更智能的导航。

📄 摘要（原文）

Modeling, understanding, and reconstructing the real world are crucial in XR/VR. Recently, 3D Gaussian Splatting (3D-GS) methods have shown remarkable success in modeling and understanding 3D scenes. Similarly, various 4D representations have demonstrated the ability to capture the dynamics of the 4D world. However, there is a dearth of research focusing on segmentation within 4D representations. In this paper, we propose Segment Any 4D Gaussians (SA4D), one of the first frameworks to segment anything in the 4D digital world based on 4D Gaussians. In SA4D, an efficient temporal identity feature field is introduced to handle Gaussian drifting, with the potential to learn precise identity features from noisy and sparse input. Additionally, a 4D segmentation refinement process is proposed to remove artifacts. Our SA4D achieves precise, high-quality segmentation within seconds in 4D Gaussians and shows the ability to remove, recolor, compose, and render high-quality anything masks. More demos are available at: https://jsxzs.github.io/sa4d/.