DynaPose4D: High-Quality 4D Dynamic Content Generation via Pose Alignment Loss

📄 arXiv: 2510.22473v1 📥 PDF

作者: Jing Yang, Yufeng Yang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-26

💡 一句话要点

DynaPose4D：提出基于姿态对齐损失的高质量4D动态内容生成方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 4D动态内容生成 高斯溅射 姿态估计 多视角一致性 动态几何建模

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从单张图像生成高质量4D动态内容，尤其是在建模时间依赖性和捕捉动态几何变化方面存在挑战。
  2. DynaPose4D结合4D高斯溅射和类别无关姿态估计，从单张图像构建3D模型并预测多视角姿态，增强运动一致性。
  3. 实验结果表明，DynaPose4D在动态运动生成中实现了出色的连贯性、一致性和流畅性，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出DynaPose4D，一种用于从单张静态图像生成高质量4D动态内容的创新解决方案。现有方法在建模时间依赖性和准确捕捉动态几何变化方面存在局限性，尤其是在考虑相机视角变化时。DynaPose4D集成了4D高斯溅射(4DGS)技术和类别无关姿态估计(CAPE)技术。该框架使用3D高斯溅射从单张图像构建3D模型，然后基于选定视角的单样本支持预测多视角姿态关键点，利用监督信号来增强运动一致性。实验结果表明，DynaPose4D在动态运动生成中实现了出色的连贯性、一致性和流畅性。这些发现不仅验证了DynaPose4D框架的有效性，也表明了其在计算机视觉和动画制作领域的潜在应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单张静态图像生成高质量、连贯的4D动态内容的问题。现有方法，特别是基于2D或3D生成模型的方法，在处理时间依赖性、捕捉动态几何变化以及保持多视角一致性方面存在不足，导致生成的动态内容质量不高，运动不自然。

核心思路：论文的核心思路是将4D高斯溅射（4DGS）技术与类别无关姿态估计（CAPE）技术相结合。4DGS用于构建和渲染动态3D场景，而CAPE用于估计不同视角的姿态关键点，从而提供运动的监督信号。通过姿态对齐损失，可以增强生成动态内容在不同视角下的一致性，提高运动的连贯性和真实感。

技术框架：DynaPose4D框架主要包含以下几个阶段：1) 3D模型构建：使用3D高斯溅射从单张图像构建3D模型。2) 姿态估计：利用CAPE技术，基于选定视角的单样本支持，预测多视角的姿态关键点。3) 动态内容生成：结合3D模型和姿态信息，生成4D动态内容。4) 姿态对齐：通过姿态对齐损失，优化生成的动态内容，使其在不同视角下保持一致的运动。

关键创新：最重要的技术创新点在于将4DGS和CAPE技术相结合，并引入姿态对齐损失。与现有方法相比，DynaPose4D能够更好地建模时间依赖性，捕捉动态几何变化，并保持多视角一致性。姿态对齐损失是关键，它利用姿态信息作为监督信号，指导动态内容的生成，从而提高运动的连贯性和真实感。

关键设计：关键设计包括：1) 4DGS的参数设置，例如高斯分布的数量、方差等，这些参数影响模型的表达能力和渲染质量。2) CAPE模型的选择和训练，CAPE模型的性能直接影响姿态估计的准确性。3) 姿态对齐损失的设计，例如损失函数的选择、权重设置等，这些因素影响姿态对齐的效果。4) 训练数据的选择和增强，例如使用多视角的图像和姿态数据进行训练，可以提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了DynaPose4D框架的有效性。实验结果表明，DynaPose4D在动态运动生成中实现了出色的连贯性、一致性和流畅性。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但摘要强调了DynaPose4D在生成高质量动态内容方面的优势，并验证了其在计算机视觉和动画制作领域的潜力。未来的工作可以进一步量化DynaPose4D的性能提升，并与其他先进方法进行比较。

🎯 应用场景

DynaPose4D在计算机视觉和动画制作领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成逼真的虚拟人物动画、创建动态游戏场景、进行虚拟现实和增强现实内容的制作。此外，该技术还可以应用于电影特效制作、广告设计以及其他需要高质量动态内容生成的领域。该研究的实际价值在于降低了动态内容生成的门槛，提高了生成效率，并为相关领域带来了新的创作可能性。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in 2D and 3D generative models have expanded the capabilities of computer vision. However, generating high-quality 4D dynamic content from a single static image remains a significant challenge. Traditional methods have limitations in modeling temporal dependencies and accurately capturing dynamic geometry changes, especially when considering variations in camera perspective. To address this issue, we propose DynaPose4D, an innovative solution that integrates 4D Gaussian Splatting (4DGS) techniques with Category-Agnostic Pose Estimation (CAPE) technology. This framework uses 3D Gaussian Splatting to construct a 3D model from single images, then predicts multi-view pose keypoints based on one-shot support from a chosen view, leveraging supervisory signals to enhance motion consistency. Experimental results show that DynaPose4D achieves excellent coherence, consistency, and fluidity in dynamic motion generation. These findings not only validate the efficacy of the DynaPose4D framework but also indicate its potential applications in the domains of computer vision and animation production.