HoloTime：将静态全景图像转化为沉浸式的360度4D场景

HoloTime项目简介

HoloTime是由北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院、哈尔滨工业大学（深圳）以及鹏城实验室的研究团队共同开发的创新框架，旨在将静态全景图像转化为沉浸式的360度4D场景。该框架通过Panoramic Animator模块将全景图像生成全景视频，并利用Panoramic Space-Time Reconstruction技术重建出时空一致的4D场景，为用户带来虚拟漫游的全新体验。开发团队还构建了360World数据集，为全景视频生成和4D场景重建提供了丰富的数据支持。HoloTime在全景视频生成和4D场景重建方面均展现出卓越性能，为虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用开辟了新的可能性。

HoloTime主要功能

1. 全景视频生成：将静态全景图像转换为动态全景视频，赋予图像以真实感的视觉动态效果，同时保持固定的相机姿态。
2. 4D场景重建：将生成的全景视频进一步重建为高保真的4D场景，支持用户在虚拟环境中进行沉浸式的漫游体验。
3. 沉浸式体验：通过360度全景视角和时空一致的动态效果，为虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用提供更加逼真和动态的场景内容。

HoloTime技术原理

1. Panoramic Animator（全景动画生成器）：
   • 混合数据微调（Hybrid Data Fine-tuning, HDF）：结合全景视频数据和景观延时视频数据进行训练，弥补全景视频与其他视频类型之间的分布差异，提升模型的泛化能力。
   • 两阶段运动引导生成（Two-Stage Motion Guided Generation, MGG）：先生成低分辨率的粗视频以提供全局运动指导，再生成高分辨率的精视频以增强局部细节。
   • 全景循环技术（Panoramic Circular Techniques, PCT）：通过在全景视频的左右两端创建重复部分并在生成过程中进行混合，确保水平方向的连续性，避免视觉上的不连续性。
2. Panoramic Space-Time Reconstruction（全景时空重建）：
   • 空间对齐深度估计：将全景图像投影到多个透视图像上，利用预训练的透视深度估计模型估计深度，然后对齐并反投影以形成全景深度图。
   • 时空深度估计：结合光流估计模型计算全景视频中的像素运动，利用运动区域掩码优化深度估计，确保时空一致性。
   • 4D场景重建：将全景视频及其深度图转换为4D点云，并使用时空高斯（Spacetime Gaussian）表示法重建4D场景，优化全局一致性和动态效果。
3. 360World数据集：
   • 提供大规模的固定摄像头全景视频数据，支持模型训练和优化，填补了全景视频数据稀缺的空白。
   • 数据集包含丰富的场景类型和详细的文本描述，支持模型对动态全景场景的理解和生成。

HoloTime应用场景

1. 虚拟旅游：用户可以通过全景4D场景漫游世界各地的名胜古迹，如巴黎的凯旋门、威尼斯的运河等，感受身临其境的体验。
2. 沉浸式娱乐：为电影、游戏和主题公园等娱乐产业提供逼真的动态场景，增强用户的沉浸感和参与感。
3. 教育与培训：在历史、地理和科学教育中，通过全景4D场景重现历史事件或自然现象，帮助学生更好地理解和记忆。
4. 建筑设计与规划：为建筑师和城市规划师提供沉浸式的虚拟环境，展示建筑设计方案或城市规划的效果，方便进行评估和修改。
5. 房地产营销：通过全景4D场景展示房产的内部和周边环境，让潜在买家提前感受居住体验，提升销售效果。
6. 文化遗产保护：对古建筑、文物等文化遗产进行全景4D建模，实现数字化保护和展示，让更多人能够了解和欣赏文化遗产。

HoloTime项目入口

• 项目官网：https://zhouhyocean.github.io/holotime
• GitHub仓库：https://github.com/PKU-YuanGroup/HoloTime
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Marblueocean/HoloTime
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.21650