HoloTime: Taming Video Diffusion Models for Panoramic 4D Scene Generation
作者: Haiyang Zhou, Wangbo Yu, Jiawen Guan, Xinhua Cheng, Yonghong Tian, Li Yuan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-30 (更新: 2025-05-13)
备注: Project Homepage: https://zhouhyocean.github.io/holotime/ Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/HoloTime
💡 一句话要点
HoloTime：利用视频扩散模型生成全景4D场景，提升VR/AR体验
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 全景视频生成 4D场景重建 视频扩散模型 VR/AR 时空一致性
📋 核心要点
- 现有扩散模型难以生成场景级动态，无法满足VR/AR对沉浸式4D体验的需求。
- HoloTime框架通过集成视频扩散模型，从单张图像生成全景视频，并重建为4D场景。
- 实验表明，HoloTime在全景视频生成和4D场景重建方面优于现有方法，提升沉浸感。
📝 摘要（中文）
扩散模型的快速发展有望革新VR和AR技术，这些技术通常需要场景级的4D资产来提升用户体验。然而，现有的扩散模型主要集中于建模静态3D场景或对象级的动态，限制了它们提供真正沉浸式体验的能力。为了解决这个问题，我们提出了HoloTime，一个集成了视频扩散模型的框架，可以从单个提示或参考图像生成全景视频，以及一种360度4D场景重建方法，该方法可以将生成的全景视频无缝转换为4D资产，从而为用户提供完全沉浸式的4D体验。具体来说，为了利用视频扩散模型生成高保真全景视频，我们引入了360World数据集，这是第一个适用于下游4D场景重建任务的综合全景视频集合。基于这个数据集，我们提出了Panoramic Animator，一个两阶段的图像到视频扩散模型，可以将全景图像转换为高质量的全景视频。接下来，我们提出了Panoramic Space-Time Reconstruction，它利用时空深度估计方法将生成的全景视频转换为4D点云，从而能够优化整体的4D高斯溅射表示，以重建空间和时间上一致的4D场景。为了验证我们方法的有效性，我们与现有方法进行了比较分析，结果表明我们的方法在全景视频生成和4D场景重建方面都具有优越性。这证明了我们的方法能够创建更具吸引力和更逼真的沉浸式环境，从而增强VR和AR应用中的用户体验。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法主要集中于静态3D场景或物体级动态的建模，缺乏对全景场景时空一致性的建模能力，难以生成高质量的4D场景，无法满足VR/AR应用对沉浸式体验的需求。现有方法在生成全景视频和进行4D场景重建方面存在局限性，导致用户体验不佳。
核心思路：HoloTime的核心思路是利用视频扩散模型生成高质量的全景视频，并将其转换为4D点云，然后通过优化4D高斯溅射表示来重建时空一致的4D场景。通过这种方式，可以有效地建模全景场景的时空动态，从而生成更逼真、更具沉浸感的4D场景。
技术框架：HoloTime框架主要包含两个阶段：Panoramic Animator和Panoramic Space-Time Reconstruction。Panoramic Animator是一个两阶段的图像到视频扩散模型，用于将全景图像转换为高质量的全景视频。Panoramic Space-Time Reconstruction利用时空深度估计方法将生成的全景视频转换为4D点云，并优化4D高斯溅射表示，以重建空间和时间上一致的4D场景。
关键创新：HoloTime的关键创新在于：1) 提出了360World数据集，这是第一个适用于下游4D场景重建任务的综合全景视频集合。2) 提出了Panoramic Animator，一个两阶段的图像到视频扩散模型，可以有效地生成高质量的全景视频。3) 提出了Panoramic Space-Time Reconstruction，它利用时空深度估计方法和4D高斯溅射表示，实现了时空一致的4D场景重建。
关键设计：Panoramic Animator采用了两阶段的扩散模型，第一阶段用于生成低分辨率的全景视频，第二阶段用于将低分辨率视频上采样到高分辨率。Panoramic Space-Time Reconstruction采用了时空深度估计方法来估计视频中每个像素的深度信息，并利用4D高斯溅射表示来优化4D场景的几何和外观。损失函数包括深度损失、光度一致性损失和正则化项，用于保证重建的4D场景的时空一致性和真实感。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HoloTime在全景视频生成和4D场景重建方面均优于现有方法。通过与现有方法的比较，HoloTime能够生成更高质量、更逼真的全景视频，并重建更准确、更时空一致的4D场景。这些结果验证了HoloTime的有效性，并证明了其在VR/AR应用中的潜力。
🎯 应用场景
HoloTime可广泛应用于VR/AR领域，例如虚拟旅游、远程协作、游戏开发等。该技术能够生成逼真的沉浸式4D场景，提升用户在虚拟环境中的交互体验。未来，HoloTime有望成为构建下一代VR/AR应用的关键技术，推动相关产业的发展。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of diffusion models holds the promise of revolutionizing the application of VR and AR technologies, which typically require scene-level 4D assets for user experience. Nonetheless, existing diffusion models predominantly concentrate on modeling static 3D scenes or object-level dynamics, constraining their capacity to provide truly immersive experiences. To address this issue, we propose HoloTime, a framework that integrates video diffusion models to generate panoramic videos from a single prompt or reference image, along with a 360-degree 4D scene reconstruction method that seamlessly transforms the generated panoramic video into 4D assets, enabling a fully immersive 4D experience for users. Specifically, to tame video diffusion models for generating high-fidelity panoramic videos, we introduce the 360World dataset, the first comprehensive collection of panoramic videos suitable for downstream 4D scene reconstruction tasks. With this curated dataset, we propose Panoramic Animator, a two-stage image-to-video diffusion model that can convert panoramic images into high-quality panoramic videos. Following this, we present Panoramic Space-Time Reconstruction, which leverages a space-time depth estimation method to transform the generated panoramic videos into 4D point clouds, enabling the optimization of a holistic 4D Gaussian Splatting representation to reconstruct spatially and temporally consistent 4D scenes. To validate the efficacy of our method, we conducted a comparative analysis with existing approaches, revealing its superiority in both panoramic video generation and 4D scene reconstruction. This demonstrates our method's capability to create more engaging and realistic immersive environments, thereby enhancing user experiences in VR and AR applications.