Vidu4D 是一种新型4D重建模型，专门设计用于从单个生成的视频中准确重建出高保真的4D表示，它由来自清华大学、同济大学和生数科技的研究人员共同开发。通过与现有的视频生成模型结合，Vidu4D能够展示出在外观和几何上都具有高保真的文本到4D的生成能力，这在虚拟现实、科学可视化和具身人工智能等领域具有广泛的应用潜力。

在实验中，Vidu4D展现了其在定性和定量评估中的卓越性能，与当前的最先进方法相比，无论是在外观的逼真度还是几何的准确性上都表现出显著的优势。然而，尽管Vidu4D在4D重建方面取得了显著的进展，但仍存在一些局限性，例如对视频质量的依赖、大规模场景下的可扩展性挑战，以及实时应用中的计算难度。

技术解读

Vidu4D 的核心是动态高斯表面元素（Dynamic Gaussian Surfels, DGS）技术，它通过优化时间变化的变形函数，将高斯表面元素从静态状态转换为动态变形状态，从而精确捕捉物体随时间的运动和变形。Vidu4D的设计特别关注处理非刚性物体和帧失真问题，这对于创建既保持空间一致性又保持时间连贯性的虚拟内容至关重要。

Vidu4D 的特点包括其对高斯表面元素的旋转和缩放参数的细化学习，这有助于减少变形过程中的纹理闪烁，同时增强对细节外观特征的捕捉。此外，Vidu4D还引入了一种新颖的初始化状态，为DGS中的变形场提供了合适的起点，从而确保了在重建过程中的快速稳定收敛。

Vidu4D 的生成过程主要步骤如下：

初始化阶段（Field Initialization Stage）：

在此阶段，Vidu4D首先使用神经隐式表面（Neural Implicit Surface）来初始化相机位姿和变形场。这是为了解决生成视频中相机轨迹未知的问题，以及背景可能出现的软化变形或闪烁颜色，这些问题可能会干扰相机位姿的准确估计。

通过训练一个神经符号距离函数（Neural Signed Distance Function, SDF），Vidu4D能够从变形状态反向映射到静态状态的采样点，使用循环损失（Cycle Loss）来学习正向和反向变形。

动态高斯表面元素（Dynamic Gaussian Surfels, DGS）阶段：

DGS是Vidu4D的核心，它优化了非刚性变形函数，将高斯表面元素从静态转换为动态变形状态。这个过程通过学习时间变化的变形函数实现，以确保能够精确地表示随时间变化的运动和变形。

为保持表面对齐的高斯表面元素的结构完整性，Vidu4D设计了基于连续变形场的变形状态几何规则化，用于估计法线。

变形场的构建：

利用关键点（B bones）作为变形的基准，通过多层感知机（MLP）学习时间变化的非刚性变形函数，这些函数将高斯表面元素从静态状态转换到变形状态。

细化策略（Refinement Strategy）：

为了提高外观的精细度并减少变形过程中的纹理闪烁，Vidu4D采用了双分支结构来学习调整高斯表面元素的旋转矩阵和缩放矩阵的细化项。

光栅化和体积渲染：

根据变形状态的交点坐标，Vidu4D执行体积渲染过程，通过沿射线整合加权透明度的外观来渲染颜色。

生成4D内容：

将Vidu4D与现有的视频生成模型（如Vidu）结合，整个框架展示了文本到4D生成的高保真能力，这不仅捕捉了运动和变形的细微差别，而且保持了创建沉浸式和逼真虚拟3D表示所需的高度真实感和细节。

整个过程涉及到复杂的数学模型和深度学习技术，但最终目标是从生成的视频创建出具有空间和时间连贯性的高保真4D内容。

论文解读

本文介绍了一个名为Vidu4D的新型4D重建模型，它能够从单个生成的视频精确重建出具有高保真度的4D（即连续3D）表示。

以下是论文内容要点：

摘要：

视频生成模型因其生成逼真和富有想象力的画面而受到特别关注。

Vidu4D模型能够准确重建4D表示，处理非刚性物体和帧失真的挑战。

核心是提出的动态高斯表面元素（DGS）技术，优化时间变化的变形函数，实现精确的运动和变形描述。

通过学习高斯表面元素的旋转和缩放参数的细化，减少纹理闪烁，捕捉细节外观。

1. 引言：

多模态生成领域的显著进步为多种应用提供了巨大潜力。

视频生成模型能够制作沉浸式和逼真的画面，同时展现强烈的3D一致性。

2. 相关工作：

3D表示：从2D图像到3D表示的转换是该领域的中心挑战。

动态重建和生成：视频捕获的动态场景重建比静态重建更复杂。

3. 方法：

问题定义：给定一个RGB视频序列，4D重建的目标是确定一个序列化的3D表示，尽可能适应每个视频帧。

动态高斯表面元素（DGS）：通过优化方程建立一个随时间变形的3D表示。

变形场：使用关键点简化变形训练，通过多层感知机（MLP）实现非刚性变形。

变形状态的几何规则化：设计了基于连续变形场的规则化，以保持高斯表面元素的结构完整性。

双分支结构与细化：提出细化策略，调整旋转和缩放矩阵，减少纹理闪烁，精确渲染细节。

光栅化：基于变形状态的交点坐标进行体积渲染。

4. 实验：

实施了定性和定量评估，与现有的最先进方法进行了比较。

通过大量实验验证了所提方法的有效性。

5. 结论：

Vidu4D是一个新颖的重建模型，通过DGS技术实现高保真4D表示的重建。

讨论了Vidu4D的局限性和更广泛的影响，如对视频质量的依赖、大规模场景的可扩展性挑战和实时应用的计算困难。

附录/补充材料：

提供了DGS中重要符号的总结。

进一步的消融研究和定性比较，展示了时间插值和视图插值的结果。

整体来看，Vidu4D通过其创新的DGS技术，在4D重建领域取得了突破性进展，能够生成具有高保真度的虚拟内容。

请扫码查看[ - ]文生图提示词扩写系统提示词