DimensionX：利用单个图像生成高质量的3D和4D场景

DimensionX简介

DimensionX是由香港科技大学和清华大学的研究团队开发的一个创新框架，它能够利用单个图像通过可控的视频扩散技术生成高质量的3D和4D场景。该框架的核心是一个名为ST-Director的方法，它通过从维度变化的数据中学习，解耦了视频扩散中的空间和时间因素，从而实现了对场景的空间结构和时间动态的精确控制。此外，为了提升生成视频与真实世界场景的一致性，研究团队还引入了轨迹感知机制和身份保持去噪策略。广泛的实验表明，DimensionX在可控视频生成以及3D和4D场景生成方面，相较于现有方法，展现出了卓越的性能。

DimensionX主要功能

1. 从单图像生成3D场景：能够将单一图像转换为逼真的3D场景，提供新的视角和视觉效果。
2. 从单图像生成4D场景：除了3D空间信息，还能捕捉和渲染时间维度，生成动态变化的4D场景。
3. 可控视频生成：用户可以通过控制空间和时间参数来生成具有特定动态和视角变化的高质量视频。
4. 轨迹感知机制：特别为3D生成设计，能够根据输入图像的相机运动轨迹来优化生成的视频。
5. 身份保持去噪策略：用于4D生成，确保在不同时间点的场景保持一致的背景和对象外观。

DimensionX技术原理

1. ST-Director：通过从维度变化的数据中学习，解耦视频扩散中的空间和时间因素，实现对视频生成过程的精确控制。
2. 维度感知学习率调整（LoRAs）：在维度变化的数据集上训练，使得模型能够理解和生成具有特定空间或时间特征的视频。
3. 轨迹规划策略：用于生成空间变化的数据集，通过计算相机在整个场景中的分布来规划渲染路径。
4. 光流引导：用于生成时间变化的数据集，利用光流信息来识别和筛选出具有显著时间变化的视频。
5. 无训练组合方法：通过分析视频扩散去噪机制，实现无需额外训练即可混合不同维度的控制，生成具有空间和时间变化的视频。
6. 3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）：用于优化3D场景表示，通过点云和估计的相机姿态来重建3D场景，并通过额外的损失函数来优化场景质量。

DimensionX应用场景

1. 虚拟现实和游戏：生成逼真的3D环境和动态场景，用于VR体验或游戏设计。
2. 电影和动画制作：快速创建复杂的3D场景和动态效果，辅助动画和视觉效果制作。
3. 建筑和室内设计：根据平面图或草图生成3D模型和漫游视频，帮助设计师和客户预览设计效果。
4. 产品可视化：为产品设计生成逼真的3D渲染图和动画，用于营销和产品展示。
5. 教育和培训：创建交互式的3D教学材料和模拟环境，提高学习体验。
6. 数据可视化：将复杂的数据集转换为动态的3D或4D视觉表示，帮助用户更好地理解数据。

DimensionX项目入口

• 项目官网：https://chenshuo20.github.io/DimensionX
• GitHub仓库：https://github.com/wenqsun/DimensionX
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.04928