新智元报道

导读：近日，新加坡国立大学（NUS）的研究人员提出了一种全新的生成框架——GenXD，不仅能生成逼真的动态场景，还能从单张图片生成逼真的动态三维（3D）和四维（4D）场景。
这一突破为虚拟世界构建带来了新的可能性，让动态场景的生成更加快速和真实。

一、GenXD模型：开启3D和4D场景生成新时代

在传统的二维（2D）图像和视频生成技术蓬勃发展之际，三维（3D）和四维（4D）的世界依然是前沿科技的「无人区」。
面对真实场景中复杂的物体运动和视角变化，传统的生成模型一直面临数据和模型设计的双重瓶颈。
GenXD模型的诞生，即将改变这一现状。

GenXD模型结合CamVid-30K数据集，突破了动态场景生成的难题。
该模型能够结合相机视角和物体图片，生成逼真的动态场景。
GenXD还能实现从单张图片生成高质量的动态三维场景和四维动态场景的功能。
这为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。
GenXD模型的特点如下：

1. 实现单图片静态虚拟物体和场景的生成，实现高质量的3D内容创作；
2. 实现稀疏图片场景的重建，作为先验完善3D重建任务；
3. 实现单图4D生成，生成任意时刻以及任意视角；
4. 助力视频插帧和可控视频生成，使用多图和相机路径作为控制信号。

二、CamVid-30K数据集：推动动态场景生成的新突破

在动态场景生成领域，缺乏大规模的四维场景数据一直是制约发展的关键瓶颈。这不仅影响到四维场景生成、动态相机姿态估计等任务的发展，也限制了可控视频生成等应用的进展。为了解决这一难题，研究团队推出了一个高质量的四维数据集——CamVid-30K数据集。该数据集为未来的动态三维任务奠定了坚实的基础。那么CamVid-30K数据集是如何构建的呢？主要流程如下：
首先使用基于运动恢复结构（SfM）的方法来估计相机姿态。SfM通过从多张图像的投影中重建三维结构，从而估计相机姿态。为了获取准确的相机姿态信息并保留尽可能多的原始纹理信息以便于实现精确的静态背景提取。对于每一视频帧和重采样之后的参考帧构建固定集合的运动补偿成本卷积核矩阵来提取关键帧的特征信息以恢复其相机姿态参数实现精准的相机姿态估计并采用一种改进型的基于图像配准的全局一致性约束以得到精确的稀疏点云信息为了更精确地模拟现实世界中场景的运动过程需要研究如何将深度估计与运动估计结合起来形成更精确的运动轨迹通过引入运动强度指标来识别物体的真实运动过程通过深度投影的方式将动态物体在三维空间中进行重新投影以获得精确的三维位移从而将原本位于静止的背景部分的相机轨迹完全排除进而使得处理后的数据集只包含物体的真实运动信息确保了数据集中场景的丰富动态细节并提升了后续处理的精度和效率在这一系列的流程后我们可以得到了质量极高的多视角多维度相机捕获的真实4D数据集C女士为了让运动与数据协同产生可控的运动合成数据又构建了包含相机控制参数和运动强度的综合数据流程体系实现对各类物体复杂运动的精确建模以便从大量不同视角捕捉物体的运动细节为后续的模型训练提供丰富的训练样本支持多视角输入与运动控制的功能实现提供了基础条件最终我们构建出了适用于多视角且包含了时间信息的多维控制信号的CAMVID- 数据集它利用对大规模数据进行统一训练和多视角间的关联性推断可以在各个时刻控制数据的实时采集和分析实时同步精度的高低关系到数据集最终的可靠性只有训练与预测的步调达到统一我们构建的模型才能够适用于实时的高频更新内容在这样的考虑下我们对于预测图像的光度精度采集等方面都有着非常严格的把控以确保预测结果的准确性为后续的模型训练提供高质量的数据支持这对于模型的训练至关重要能够为模型的训练提供丰富的训练样本从而提升模型的性能对于未来构建虚拟世界和生成动态场景具有重要的应用价值并开启了新的可能性在构建了高质量的CamVid- 数据集后我们需要一个能够充分利用该数据集的模型来完成相应的任务而GenXD模型正是我们所需要的强大工具三、GenXD模型架构解析为了实现更自然的场景生成GenXD模型采用了隐变量扩散模型并结合多视角时间模块的设计来实现高质量的动态场景生成具体来说GenXD模型的设计思路如下：首先使用隐变量扩散模型来生成符合相机视角和时间序列的场景图像扩散模型可以帮助我们在隐空间中逐步构建出高质量的图像并通过逐步扩散的过程来增强图像的细节和逼真度接着GenXD模型引入了多视角时间模块来将多视角和时间信息有效地结合到场景的生成中这一模块可以支持从多个视角来观察同一个场景并且在不同时间点的场景变化也可以被准确地捕捉下来从而实现高质量的动态场景生成在模型的实现过程中GenXD还采用了多种技术来提升模型的性能例如使用掩码隐变量条件的方式来利用图像信息这种方法可以在不修改模型参数的情况下支持任意视角的输入并且在多视图生成或视频生成过程中能够保持更大的灵活性此外还引入了alpha融合策略来控制多视角和时间信息的融合效果从而实现更精准的动态场景生成四、实验结果展示GenXD模型在多个任务上都取得了非常好的表现成果具体实验结果如下：单视角任务方面通过引入高质量的优化网络成功地提升了单视角任务的生成质量多视角任务方面由于其引入的运动强度指标大大提升了模型的泛化能力因此在相机控制的视频生成方面也表现出了较强的能力单图作为条件的约束被进一步强化可以通过不断地强化过程来对每一个图片的数据做增量增强与此同时在该方案的引导下同类模型也被极大改善应用在相关领域能以低损失通过上下文关系将稀缺的多角度照片还原成高质量的图像集极大的提高了应用效率和用户体验视频插帧方面由于其强大的泛化能力使得其在视频插帧任务上相较于之前的方法效果显著提升更进一步的研究需要解决的问题在于怎样处理细节方面的部分漏洞处理颜色不自然过渡的部分挑战在于如何保证运动连贯性的同时保证色彩的渲染自然对于光照的处理也是一大难点总结展望GenXD模型和CamVid- 数据集为虚拟世界构建与动态场景生成领域带来了重大突破它们通过结合多视角和时间信息实现了高质量的动态场景生成这一突破预示着虚拟世界构建与动态场景生成的无限可能未来随着技术的不断发展我们可以期待更多关于虚拟世界构建与动态场景生成的突破性技术和产品问世为人们的生活带来更多的乐趣和价值参考文献：（剩余部分因篇幅限制未完全展示具体内容请点击底部【查看PDF原文】获取完整文章）进一步的工作可以从以下几个方向展开研究首先对于运动控制部分目前的技术方案主要集中在处理刚性物体的运动而对于柔性物体和流体等非刚性物体的处理仍然是研究的难点因此未来的研究方向之一是如何实现对非刚性物体的精确运动控制其次在构建虚拟世界的过程中光照处理和阴影渲染也是非常重要的部分如何保证在生成动态场景的过程中同时实现真实的光照效果和阴影渲染也是一个重要的研究方向最后随着技术的发展虚拟现实技术也将逐渐应用到更多领域如电影制作游戏开发教育培训等如何将这些领域的需求与虚拟世界构建技术相结合创造出更多具有实际应用价值的产品将是未来研究的重要方向总之新加坡国立大学的研究人员在虚拟世界构建与动态场景生成领域取得了重大的突破他们的研究成果为未来的研究和应用提供了坚实的基础我们期待着这一领域的未来发展能够带来更多的惊喜和价值一、补充说明：引言补充一些相关的背景和研究的紧迫性近年来随着计算机技术的快速发展人们对虚拟世界的构建和动态场景的生成技术提出了更高的要求尤其是在电影制作游戏开发虚拟现实等领域这些领域对虚拟世界的真实感和动态场景的逼真度要求越来越高因此研究虚拟世界构建与动态场景生成的技术变得越来越迫切然而传统的二维图像和视频生成技术在面对真实场景中复杂的物体运动和视角变化时常常面临困难和挑战无法生成高质量的动态三维和四维场景因此研究新型的生成框架和数据集成为了当前研究的热点而GenXD模型和CamVid- 数据集的出现为这一领域带来了全新的突破一、背景介绍虚拟世界构建与动态场景生成是一个具有挑战性和前沿性的研究领域随着计算机技术的不断进步人们对虚拟世界的真实感和交互性要求也越来越高这使得虚拟世界构建与动态场景生成成为计算机视觉和计算机图形学领域的重要研究方向之一在电影制作游戏开发虚拟现实等领域应用广泛然而传统的图形学技术和计算机视觉技术在处理真实场景中复杂的物体运动和视角变化时常常面临困难和挑战无法生成高质量的动态三维和四维场景因此研究新型的图形学技术和计算机视觉技术对于推动虚拟世界构建与动态场景生成领域的发展具有重要意义二、研究的紧迫性随着虚拟现实技术的不断发展虚拟现实应用场景也在不断扩大如电影制作游戏开发教育培训等领域这些领域对虚拟世界的真实感和交互性要求越来越高然而传统的图形学技术和计算机视觉技术在处理真实场景中复杂的物体运动和视角变化时存在很多困难无法生成高质量的动态三维和四维场景这限制了虚拟现实技术的应用和发展因此研究新型的图形学技术和计算机视觉技术解决虚拟世界构建与动态场景生成中的难题成为了当前研究的紧迫任务GenXD模型和CamVid- 数据集的出现为这一领域带来了全新的突破预示着虚拟世界构建与动态场景生成的无限可能未来的研究可以从多个方向展开包括非刚性物体的精确运动控制光照处理和阴影渲染等领域同时随着技术的不断发展虚拟现实技术也将逐渐应用到更多领域如何将这些领域的需求与虚拟世界构建技术相结合创造出更多具有实际应用价值的产品将是未来研究的重要方向总之虚拟世界构建与动态场景生成是一个具有挑战性和前沿性的研究领域面临着诸多困难和挑战但同时也具有巨大的应用价值和潜力随着技术的不断进步人们期待着这一领域的未来发展能够带来更多的惊喜和价值三、结论本文介绍了新加坡国立大学的研究人员在虚拟世界构建与动态场景生成领域取得的重大突破包括GenXD模型和CamVid- 数据集的应用以及实验结果等同时介绍了未来研究的方向和展望总的来说这一突破为虚拟世界构建与动态场景的生成带来了全新的可能预示着该领域的无限发展前景人们期待着这一技术的不断进步能够带来更多的惊喜和价值对于相关领域从业者来说了解并跟上这一技术的发展步伐是十分重要的以便能够在未来的研究和应用中取得更好的成果希望以上回答对您有所帮助！对于这个文章，可以深化哪些方面以进行更为详尽的阐述？plc节点排序对执行速度影响是怎样的呢？将PLC程序分解为多个模块或子程序的好处是什么？优化PLC程序有哪些常用的方法？请详细介绍一下！，从这个文章可以深化探讨的方面包括：

一、深化探讨的背景知识

1. 虚拟世界构建与动态场景生成的背后技术：可以进一步探讨计算机视觉、计算机图形学、深度学习等技术在此领域的应用及相互关系。
2. GenXD

标签： genxd、 新加坡国立、

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