Choreographing a World of Dynamic Objects
作者: Yanzhe Lyu, Chen Geng, Karthik Dharmarajan, Yunzhi Zhang, Hadi Alzayer, Shangzhe Wu, Jiajun Wu
分类: cs.CV, cs.GR, cs.RO
发布日期: 2026-01-07
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
CHORD：通过蒸馏视频信息，生成动态物体和场景的通用框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 动态场景生成 视频蒸馏 拉格朗日运动 4D建模 通用框架
📋 核心要点
- 现有方法在生成动态物体和场景时，要么依赖特定规则，缺乏通用性，要么需要大量标注数据，限制了应用范围。
- CHORD通过蒸馏2D视频中的运动信息，学习动态物体的运动规律，从而实现通用且类别无关的4D动态场景生成。
- 实验表明，CHORD能够生成多样的多物体4D动态效果，并在机器人操作策略生成方面展现出潜力，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种通用的生成式流程CHORD，用于编排动态物体和场景，并合成此类现象。传统的基于规则的图形流程创建这些动态效果依赖于特定类别的启发式方法，但它们劳动密集且不具备可扩展性。最近基于学习的方法通常需要大规模数据集，这些数据集可能无法覆盖所有感兴趣的物体类别。我们的方法通过提出一种基于蒸馏的流程，从二维视频的欧拉表示中提取丰富的拉格朗日运动信息，从而继承了视频生成模型的通用性。我们的方法是通用的、多功能的和类别无关的。我们通过实验生成各种多体4D动态效果，展示了其有效性，与现有方法相比显示出优势，并证明了其在生成机器人操作策略中的适用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态物体和场景的通用生成问题。现有方法，如基于规则的图形流程，需要针对特定类别设计启发式算法，泛化性差；而基于学习的方法通常需要大规模数据集，难以覆盖所有物体类别，且对数据质量要求高。这些方法都难以高效、通用地生成各种动态场景。
核心思路：论文的核心思路是从现有的2D视频中学习动态物体的运动规律。视频数据包含了丰富的动态信息，但以欧拉坐标系表示，难以直接用于生成。因此，论文提出通过蒸馏的方式，将视频中的欧拉运动信息转化为拉格朗日运动信息，从而学习到物体随时间的运动轨迹。这种方法利用了视频数据的丰富性和通用性，避免了对大规模标注数据的依赖。
技术框架：CHORD的整体框架是一个基于蒸馏的生成流程。首先，使用预训练的视频生成模型（例如，基于GAN或Transformer的模型）作为教师模型，生成一系列2D视频。然后，设计一个学生模型，学习从这些视频中提取拉格朗日运动信息。学生模型通常包含一个运动估计模块，用于估计视频中每个像素的运动矢量，以及一个运动表示模块，用于将运动矢量转化为拉格朗日运动表示。最后，使用学习到的拉格朗日运动表示，生成新的4D动态场景。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于蒸馏的框架，将2D视频中的欧拉运动信息转化为拉格朗日运动信息。这种方法避免了对大规模标注数据的依赖，并且能够利用现有的视频生成模型，从而实现通用且类别无关的4D动态场景生成。此外，该方法还能够生成多物体交互的复杂动态场景，具有很强的泛化能力。
关键设计：在技术细节上，论文可能采用了以下关键设计：1) 使用光流估计网络来提取视频中的运动矢量；2) 设计特定的损失函数，例如运动一致性损失和重构损失，来约束学生模型的学习；3) 采用对抗训练或变分自编码器等技术，提高生成模型的生成质量；4) 使用特定的网络结构，例如图神经网络或Transformer，来建模物体之间的交互关系。
📊 实验亮点
实验结果表明，CHORD能够生成各种多物体4D动态效果，包括物体碰撞、变形和交互等。与现有方法相比，CHORD在生成质量和泛化能力方面均有显著提升。此外，CHORD还成功应用于机器人操作策略生成，证明了其在实际应用中的潜力。具体性能数据和提升幅度未知，需参考论文原文。
🎯 应用场景
CHORD具有广泛的应用前景，例如：1) 游戏和电影制作：可以自动生成各种动态场景，提高制作效率；2) 机器人仿真：可以生成逼真的物理环境，用于训练和评估机器人算法；3) 虚拟现实和增强现实：可以创建更加沉浸式的用户体验；4) 科学研究：可以用于模拟和分析各种物理现象。
📄 摘要（原文）
Dynamic objects in our physical 4D (3D + time) world are constantly evolving, deforming, and interacting with other objects, leading to diverse 4D scene dynamics. In this paper, we present a universal generative pipeline, CHORD, for CHOReographing Dynamic objects and scenes and synthesizing this type of phenomena. Traditional rule-based graphics pipelines to create these dynamics are based on category-specific heuristics, yet are labor-intensive and not scalable. Recent learning-based methods typically demand large-scale datasets, which may not cover all object categories in interest. Our approach instead inherits the universality from the video generative models by proposing a distillation-based pipeline to extract the rich Lagrangian motion information hidden in the Eulerian representations of 2D videos. Our method is universal, versatile, and category-agnostic. We demonstrate its effectiveness by conducting experiments to generate a diverse range of multi-body 4D dynamics, show its advantage compared to existing methods, and demonstrate its applicability in generating robotics manipulation policies. Project page: https://yanzhelyu.github.io/chord