Adobe联手高校，4D重建模型震撼发布！

摘要： Adobe研究公司与密歇根大学等机构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。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带来革命性的变革。

北京 – 在人工智能技术日新月异的今天，动态场景的重建与建模一直是研究的热点和难点。近日，Adobe研究公司与密歇根大学等机构的科研人员共同发布了一项突破性成果：4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）。这款新型4D重建模型有望彻底改变我们处理和生成动态3D内容的方式。

4D-LRM：时空统一的重建利器

4D-LRM的核心优势在于其高效性和强大的泛化能力。它能够从稀疏的输入视图和任意时间点出发，快速且高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景。这意味着，即使只有少量摄像头拍摄的视频片段，也能通过4D-LRM生成逼真的、多角度的动态3D模型。

据研究人员介绍，4D-LRM基于Transformer架构，并采用了一种名为4D高斯表示（4DGS）的关键技术。4DGS将动态场景中的每个对象表示为一组4D高斯分布，能够同时捕捉对象的空间位置、外观以及时间上的变化。这种时空统一的表示方法，使得4D-LRM在处理动态场景时更加高效和准确。

技术细节：Transformer架构与4D高斯表示

为了更深入地了解4D-LRM的技术原理，我们不妨进一步剖析其核心组成部分：

Transformer架构： 4D-LRM采用Transformer架构处理输入图像。图像首先被分割成图像块（patch），然后编码为多维向量，作为Transformer的输入。Transformer利用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。
4D高斯表示（4DGS）： 4DGS是4D-LRM的关键创新点。它将动态场景中的每个对象表示为一组4D高斯分布，每个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。这种表示方法能够有效地捕捉对象的空间位置、外观以及在时间上的变化。
像素对齐的高斯渲染： 4D-LRM使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。

应用前景：赋能多领域创新

4D-LRM的强大功能使其在多个领域具有广阔的应用前景：

视频游戏和电影制作： 4D-LRM可以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，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，用户可以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。

资源链接：

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，无疑为动态场景建模领域注入了新的活力。其高效的重建能力、强大的泛化性能以及广泛的应用前景，预示着它将在未来的数字内容创作、虚拟现实、机器人等领域发挥重要作用。随着技术的不断发展，我们有理由相信，4D-LRM将引领我们进入一个更加逼真、沉浸式的数字世界。

参考文献：

Mars-tin. (2024). 4D-LRM: Large Space-Time Reconstruction Model. Retrieved from https://4dlrm.github.io/
Mars-tin. (2024). 4D-LRM GitHub Repository. Retrieved from https://github.com/Mars-tin/4D-LRM
4D-LRM HuggingFace Model. Retrieved from https://huggingface.co/papers/2506.18890
4D-LRM arXiv Technical Paper. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2506.18890

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