STP4D: Spatio-Temporal-Prompt Consistent Modeling for Text-to-4D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2504.18318v1 📥 PDF

作者: Yunze Deng, Haijun Xiong, Bin Feng, Xinggang Wang, Wenyu Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-25

💡 一句话要点

提出STP4D以解决文本到4D生成中的时空一致性问题

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

关键词: 文本到4D生成 时空一致性 扩散模型 高斯生成 几何信息增强 虚拟现实 多模态生成

📋 核心要点

  1. 现有的文本到4D生成方法在时空建模和提示对齐方面存在不足，导致生成内容的质量和一致性较低。
  2. STP4D通过引入时间变化提示嵌入、几何信息增强和时间扩展变形模块，解决了时空一致性问题，提升了生成质量。
  3. 实验结果显示，STP4D在生成高保真4D内容时效率高达每个资产约4.6秒，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

文本到4D生成技术正在快速发展并广泛应用于各种场景。然而，现有方法往往未能在统一框架内充分考虑时空建模和提示对齐，导致时间不一致、几何失真或低质量的4D内容与提供的文本偏离。因此，本文提出STP4D，一种新颖的方法，旨在整合全面的时空提示一致性建模，以实现高质量的文本到4D生成。STP4D采用了三个精心设计的模块：时间变化提示嵌入、几何信息增强和时间扩展变形，协同工作以实现这一目标。此外，STP4D是首批利用扩散模型生成4D高斯的算法之一，结合了4DGS的细粒度建模能力和扩散模型的快速推理速度。大量实验表明，STP4D在生成高保真4D内容方面表现出色，效率高（每个资产约4.6秒），在质量和速度上均超越现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有文本到4D生成方法中时空建模和提示对齐不足的问题。这些不足导致生成的4D内容在时间上不一致、几何形状失真，且与输入文本的相关性较低。

核心思路：STP4D的核心思路是通过综合时空提示一致性建模，提升文本到4D生成的质量和一致性。通过设计三个模块，STP4D能够有效地处理时间变化和几何信息，从而生成更高质量的4D内容。

技术框架：STP4D的整体架构包括三个主要模块：时间变化提示嵌入模块负责捕捉文本提示的时间变化，几何信息增强模块用于提升生成内容的几何质量，时间扩展变形模块则处理时间维度的扩展和变形。这些模块协同工作，确保生成内容的时空一致性。

关键创新：STP4D的主要创新在于首次将扩散模型应用于4D高斯生成，结合了细粒度建模能力与快速推理速度。这一创新使得STP4D在生成效率和质量上均有显著提升。

关键设计：在设计上，STP4D采用了特定的损失函数来优化时空一致性，并在网络结构中引入了多层次的提示嵌入机制，以增强模型对文本提示的理解和响应能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

STP4D在实验中表现出色，生成高保真4D内容的效率达到每个资产约4.6秒，显著优于现有方法。实验结果表明，STP4D在生成质量和速度上均有显著提升，展示了其在文本到4D生成领域的领先地位。

🎯 应用场景

STP4D的研究成果在虚拟现实、游戏开发、影视特效等领域具有广泛的应用潜力。通过高质量的4D内容生成，能够提升用户体验和视觉效果，推动相关行业的发展。同时，该技术也为未来的多模态生成任务提供了新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Text-to-4D generation is rapidly developing and widely applied in various scenarios. However, existing methods often fail to incorporate adequate spatio-temporal modeling and prompt alignment within a unified framework, resulting in temporal inconsistencies, geometric distortions, or low-quality 4D content that deviates from the provided texts. Therefore, we propose STP4D, a novel approach that aims to integrate comprehensive spatio-temporal-prompt consistency modeling for high-quality text-to-4D generation. Specifically, STP4D employs three carefully designed modules: Time-varying Prompt Embedding, Geometric Information Enhancement, and Temporal Extension Deformation, which collaborate to accomplish this goal. Furthermore, STP4D is among the first methods to exploit the Diffusion model to generate 4D Gaussians, combining the fine-grained modeling capabilities and the real-time rendering process of 4DGS with the rapid inference speed of the Diffusion model. Extensive experiments demonstrate that STP4D excels in generating high-fidelity 4D content with exceptional efficiency (approximately 4.6s per asset), surpassing existing methods in both quality and speed.