Adobe联手高校，发布4D重建模型！

旧金山 — 在人工智能与计算机视觉领域，动态场景的重建一直是极具挑战性的课题。近日，Adobe研究公司与密歇根大学等机构的研究人员联合推出了一款名为4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）的创新型4D重建模型，为这一领域带来了突破性进展。该模型能够基于稀疏的输入视图和任意时间点，快速、高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景，为视频游戏、电影制作、AR/VR、机器人、数字内容创作以及科学研究等领域开辟了广阔的应用前景。

4D-LRM：时空统一的动态重建方案

4D-LRM的核心在于其高效性和强大的泛化能力。该模型基于Transformer架构，预测每个像素的4D高斯原语，从而实现空间和时间的统一表示。与传统的3D重建方法相比，4D-LRM能够更好地捕捉动态场景中的时间变化，从而生成更逼真、更流畅的重建结果。

该模型的主要功能包括：

• 高效4D重建： 在单个A100 GPU上，4D-LRM能在不到1.5秒的时间内重建24帧序列，展现出卓越的效率和可扩展性。
• 强大的泛化能力： 模型支持泛化到新的对象和场景，在多种相机设置下均表现出色，尤其在交替的规范视图和帧插值设置下，能够有效地插值时间，生成高质量的重建结果。
• 支持任意视图和时间组合： 4D-LRM能够生成任意视图和时间组合的动态场景，为动态场景的理解和生成提供了新的可能性。
• 应用广泛： 该模型可扩展到4D生成任务，与SV3D等模型结合，生成具有更高保真度的4D内容。

技术解析：4D高斯表示与Transformer架构的融合

4D-LRM的技术原理主要体现在以下几个方面：

1. 4D高斯表示（4DGS）： 模型将动态场景中的每个对象表示为一组4D高斯分布。每个4D高斯分布由空间中心、时间中心、空间尺度、时间尺度、旋转矩阵和颜色等参数定义，能够捕捉对象的空间位置、外观以及时间上的变化。
2. Transformer架构： 4D-LRM基于Transformer架构处理输入图像。输入图像首先被分割成图像块（patch），然后被编码为多维向量，作为Transformer的输入。Transformer基于多头自注意力机制和多层感知机（MLP）处理输入，最终预测出每个像素的4D高斯原语。
3. 像素对齐的高斯渲染： 模型采用像素对齐的高斯渲染技术，将预测的4D高斯分布投影到图像平面上，并基于alpha混合来合成最终的图像。
4. 训练和优化： 4D-LRM在大规模数据集上进行训练，通过最小化重建图像与真实图像之间的差异来优化模型参数。训练过程中，模型学习到的通用空间-时间表示使其能够泛化到新的对象和场景，并在稀疏输入条件下生成高质量的重建结果。

应用前景：赋能各行各业

4D-LRM的应用前景十分广阔，有望在多个领域发挥重要作用：

• 视频游戏和电影制作： 4D-LRM能够高效重建和渲染动态场景，适用于角色动画、场景变化等复杂场景的建模，显著提升游戏和电影的视觉效果，并支持实时渲染和多视角生成，增强观众的沉浸感。
• 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）： 为AR和VR应用提供真实、沉浸式的体验，支持实时交互，使用户能够在虚拟环境中自由移动和观察。
• 机器人和自动驾驶： 帮助机器人和自动驾驶系统更好地理解和预测环境变化，提供准确的路径规划信息。
• 数字内容创作： 减少手动建模和动画制作的工作量，应用于视频编辑，提供丰富的编辑选项。
• 科学研究： 用于重建和分析生物医学成像数据，如心脏跳动、呼吸运动等，帮助研究人员理解生物体内的动态过程。

项目资源

感兴趣的读者可以通过以下链接获取更多关于4D-LRM的信息：

• 项目官网： https://4dlrm.github.io/
• GitHub仓库： https://github.com/Mars-tin/4D-LRM
• HuggingFace模型库： https://huggingface.co/papers/2506.18890
• arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2506.18890

结语

4D-LRM的推出是动态场景重建领域的一项重要突破，它不仅提高了重建效率和质量，还为各种应用场景带来了新的可能性。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，4D-LRM将在未来发挥更大的作用，推动相关领域的发展。

参考文献：

• Mars-tin/4D-LRM GitHub Repository. Retrieved from https://github.com/Mars-tin/4D-LRM
• 4D-LRM Project Website. Retrieved from https://4dlrm.github.io/
• 4D-LRM arXiv Technical Paper. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2506.18890

>>> Read more <<<

Views: 0