DynamicTree: Interactive Real Tree Animation via Sparse Voxel Spectrum

📄 arXiv: 2510.22213v2 📥 PDF

作者: Yaokun Li, Lihe Ding, Xiao Chen, Guang Tan, Tianfan Xue

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-25 (更新: 2025-11-30)

备注: Project Page: https://dynamictree-dev.github.io/DynamicTree.github.io/

💡 一句话要点

DynamicTree：利用稀疏体素谱实现交互式真实树木动画

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

关键词: 3D树木动画 高斯溅射 稀疏体素谱 交互式动画 4D数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法在为复杂真实树木生成结构一致且逼真的4D运动方面面临挑战。
  2. DynamicTree利用稀疏体素谱紧凑地表示树木运动，实现快速前馈的动态生成。
  3. 实验表明，该方法在视觉质量和计算效率上显著优于现有方法，并提供了交互能力。

📝 摘要（中文）

本文提出DynamicTree，这是一个首个能够为真实树木的3DGS重建生成长期、交互式3D运动的框架。与以往基于优化的方法不同，我们的方法以快速前馈的方式生成动态效果。我们成功的关键在于使用紧凑的稀疏体素谱来表示树木的运动。给定来自高斯溅射重建的3D树木，我们的流程首先使用稀疏体素谱生成网格运动，然后将高斯函数绑定到网格进行变形。此外，所提出的稀疏体素谱还可以作为外部力下快速模态分析的基础，从而实现实时的交互响应。为了训练我们的模型，我们还引入了4DTree，这是第一个大规模合成4D树木数据集，包含8786个动画树木网格，具有100帧的运动序列。大量实验表明，我们的方法实现了逼真且响应迅速的树木动画，在视觉质量和计算效率方面均显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以高效且真实地为复杂真实树木生成动态和交互式3D动画。基于优化的方法计算成本高昂，难以实现实时交互。缺乏大规模的真实树木动画数据集也限制了深度学习方法的应用。

核心思路：DynamicTree的核心思路是使用稀疏体素谱来表示树木的运动。这种表示方法既紧凑又高效，能够快速生成逼真的树木动画。通过将高斯溅射重建的3D树木与稀疏体素谱结合，可以实现对树木运动的精确控制和实时交互。

技术框架：DynamicTree的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 3D树木重建：使用高斯溅射技术重建真实树木的3D模型。2) 稀疏体素谱生成：根据树木的几何结构和运动特性，生成紧凑的稀疏体素谱。3) 网格运动生成：利用稀疏体素谱驱动树木网格的运动。4) 高斯函数绑定与变形：将高斯函数绑定到变形的网格上，实现最终的动画效果。5) 交互响应：利用稀疏体素谱进行快速模态分析，实现对外部力的实时交互响应。

关键创新：DynamicTree的关键创新在于使用稀疏体素谱来表示树木的运动。与传统的基于网格或粒子的表示方法相比，稀疏体素谱更加紧凑和高效，能够显著提高动画生成的速度和质量。此外，DynamicTree还引入了4DTree数据集，为训练深度学习模型提供了充足的数据支持。

关键设计：稀疏体素谱的生成过程需要仔细设计体素的大小和稀疏度，以在表示精度和计算效率之间取得平衡。损失函数的设计需要考虑动画的真实性、平滑性和结构一致性。网络结构的设计需要能够有效地从稀疏体素谱中提取运动信息，并将其映射到网格的变形上。4DTree数据集包含多种树木类型和运动模式，可以有效地训练模型的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，DynamicTree在视觉质量和计算效率方面均显著优于现有方法。与基于优化的方法相比，DynamicTree能够实现实时交互，并且生成的动画更加逼真和自然。在4DTree数据集上，DynamicTree取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性和泛化能力。具体性能数据未知，但论文强调了显著的性能提升。

🎯 应用场景

DynamicTree具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、游戏开发、电影特效和世界模拟等领域。它可以用于创建更加逼真和生动的虚拟环境，提高用户体验。此外，DynamicTree还可以用于研究植物的生长和运动规律，为生物学研究提供新的工具和方法。未来，DynamicTree有望成为虚拟世界构建的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Generating dynamic and interactive 3D trees has wide applications in virtual reality, games, and world simulation. However, existing methods still face various challenges in generating structurally consistent and realistic 4D motion for complex real trees. In this paper, we propose DynamicTree, the first framework that can generate long-term, interactive 3D motion for 3DGS reconstructions of real trees. Unlike prior optimization-based methods, our approach generates dynamics in a fast feed-forward manner. The key success of our approach is the use of a compact sparse voxel spectrum to represent the tree movement. Given a 3D tree from Gaussian Splatting reconstruction, our pipeline first generates mesh motion using the sparse voxel spectrum and then binds Gaussians to deform the mesh. Additionally, the proposed sparse voxel spectrum can also serve as a basis for fast modal analysis under external forces, allowing real-time interactive responses. To train our model, we also introduce 4DTree, the first large-scale synthetic 4D tree dataset containing 8,786 animated tree meshes with 100-frame motion sequences. Extensive experiments demonstrate that our method achieves realistic and responsive tree animations, significantly outperforming existing approaches in both visual quality and computational efficiency.