Optimierung der 4D-Darstellung durch dynamische NeRFs und Diffusionsmodelle

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Einführung

Die rasanten Fortschritte in den Bereichen Text-zu-Bild und Text-zu-Video Diffusionsmodelle haben eine neue Ära der generativen künstlichen Intelligenz eingeläutet. Neben der Generierung von Bildern aus Text-Prompts wurde viel Aufmerksamkeit auf die Erstellung komplexerer Inhalte, wie Videos und dynamischer 3D-Objekte, gerichtet. Künstler und Designer haben zuvor auf spezielle Softwaretools zurückgegriffen, um ihre Ideen in die Realität umzusetzen. Automatische Content-Erstellungs-Pipelines sind daher dringend erforderlich, um menschliche Arbeit effektiv zu unterstützen und zeitaufwändige manuelle Anpassungen zu reduzieren.

Die Herausforderung der 4D-Generierung

Während beträchtliche Fortschritte bei der Generierung von 3D-Objekten und Videos erzielt wurden, wurde der Schnittpunkt dieser beiden Richtungen, nämlich die Generierung von 4D (dynamischen 3D)-Objekten, eher stiefmütterlich behandelt. Dies ist hauptsächlich auf das Fehlen hochwertiger Daten zurückzuführen. Bestehende Ansätze konzentrieren sich häufig auf kategoriespezifische Generierung und haben mit verschiedenen Herausforderungen zu kämpfen. Hierbei sind fehlende Bewegungsfähigkeit und die Abhängigkeit von umfangreicher Prompt-Engineering hervorzuheben, was zu hohen Kosten in praktischen Szenarien führt.

Die Lösung: 4DGen

Um die genannten Herausforderungen zu bewältigen, wurde 4DGen eingeführt, eine neuartige Pipeline für die Boden-4D-Generierung. Diese konzentriert sich auf die Video-zu-4D-Generierung und ermöglicht es Benutzern, die Bewegung und das Erscheinungsbild des generierten 4D-Inhalts präzise zu steuern. Dies wird durch die Verwendung von monokularen Videos als bedingte Eingaben erreicht. Diese Videos können entweder vom Benutzer bereitgestellt oder durch Videodiffusionsprozesse synthetisiert werden.

Deformierbare 3D-Gaussian-Darstellung

4DGen implementiert dynamische 3D-Gaussian-Darstellungen, die eine effiziente und hochauflösende Wiedergabe während der Trainingsphase ermöglichen. Dabei werden statische 3D-Gaussians konstruiert, die sich effektiv in Bewegungssequenzen deformieren lassen. Zusätzlich werden räumlich-zeitliche Pseudo-Labels verwendet, die durch ein Multi-View-Diffusionsmodell und Score-Distillation-Sampling-Loss generiert werden. Dieser Ansatz injiziert Bewegungsinformationen in die 4D-Darstellung bei Ankerrahmen. Durch nahtlose räumlich-zeitliche Konsistenz-Prinzipien wird die Wiedergabe aus beliebigen Blickwinkeln und zu beliebigen Zeitpunkten verfeinert.

Hauptbeiträge von 4DGen

- 4DGen bietet eine vollständige Kontrolle über das Erscheinungsbild und die Bewegungen des 4D-Assets durch die Spezifikation einer monokularen Videosequenz.
- Durch die Nutzung dynamischer 3D-Gaussian-Splatting für die Szenenrepräsentation wird das Modell bei hoher Auflösung und langer Frame-Länge trainiert, was zu optisch ansprechenden 4D-Generierungen führt.
- Räumlich-zeitliche Pseudo-Labels werden direkt in Ankerrahmen integriert, um Bewegungs- und Erscheinungsinformationen zu injizieren. Durch 3D-aware Score Distillation Sampling und unüberwachte Glättungsregularisierung wird eine nahtlose räumlich-zeitliche Konsistenz gewährleistet.

Vergleich mit bestehenden Ansätzen

4DGen übertrifft bestehende Techniken der per-Frame-Generierung und andere 4D-Generierungsverfahren in Video-zu-4D-Aufgaben deutlich. Das Framework liefert eine getreue Generierung der Eingangssignale und synthetisiert plausible Ergebnisse für neue Blickwinkel und Zeitpunkte. Im Vergleich zu früheren Methoden der Bild-zu-4D- und Text-zu-4D-Generierung bietet 4DGen eine verbesserte Bewegungsdarstellung und erhöhte Benutzerkontrolle.

Verwandte Arbeiten

3D-Repräsentationen für die Inhaltserstellung

Da 3D-Daten nicht wie 2D-Pixel in Gittern gespeichert werden, wurden zahlreiche 3D-Repräsentationen für die Inhaltserstellung untersucht. Polygonale Netze repräsentieren Formoberflächen mit Hilfe von Scheitelpunkten, Kanten und Flächen. Frühere Arbeiten haben eine hochwertige texturierte 3D-Netzgenerierung erreicht. Punktwolken nutzen eine unstrukturierte Menge von Punkten im 3D-Raum zur Darstellung von Oberflächen. Viele Arbeiten haben die Punktwolken-Generierung durch Auto-Encoding, adversarial Generation und Diffusionsmodelle erforscht. Allerdings erfordern sowohl Netze als auch Punktwolken erhebliche Mengen an Speicher und langsames Training. NeRF (Neural Radiance Field) adressiert diese Herausforderung, indem es Multilayer Perceptrons (MLPs) verwendet, um Objekte und Szenen darzustellen. Während es leicht zu optimieren ist, erfordert das Rendern von NeRF in hochauflösende Bilder Millionen von Abfragen des MLP-Netzwerks.

Fazit

Die Weiterentwicklung von 4D-Generierungstechniken wie 4DGen zeigt das Potenzial, die Erstellung von dynamischen 3D-Inhalten zu revolutionieren. Durch die Kombination von Video-zu-4D-Generierung und dynamischen 3D-Gaussian-Darstellungen bietet 4DGen eine präzise Kontrolle und hohe Qualität in der 4D-Inhaltserstellung. Diese Fortschritte eröffnen neue Möglichkeiten in der Animation, im Design und in virtuellen Umgebungen.

Bibliographie
https://arxiv.org/pdf/2405.18132
https://arxiv.org/html/2312.17225v2
https://arxiv-sanity-lite.com/?rank=pid&pid=2403.16993
https://caadria2024.org/wp-content/uploads/2024/04/248-GENERATING-4D-PLANT-MODELS-FOR-VIRTUAL-REALITY-ENVIRONMENTS-USING-THE-INSTANT-NEURAL-GRAPHICS-PRIMITIVES-AND-STABLE-DIFFUSION-MODEL.pdf
https://www.researchgate.net/publication/358999678_Neural_Radiance_Flow_for_4D_View_Synthesis_and_Video_Processing
https://github.com/EricLee0224/awesome-nerf-editing/blob/main/README.md
https://arxiv-sanity-lite.com/?rank=pid&pid=2404.03736
https://sirwyver.github.io/DiffRF/