Consistent4D: Consistent 360° Dynamic Object Generation from Monocular Video

📄 arXiv: 2311.02848v1 📥 PDF

作者: Yanqin Jiang, Li Zhang, Jin Gao, Weimin Hu, Yao Yao

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-06

备注: Technique report. Project page: https://consistent4d.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Consistent4D以解决单目视频动态物体生成问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态物体生成 单目视频 四维生成 神经辐射场 插值损失 3D感知 虚拟现实 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态物体生成中依赖多视角数据和相机校准，导致数据收集繁琐且效率低下。
  2. 本文提出的Consistent4D方法通过将动态物体重建视为四维生成问题，利用3D感知图像扩散模型进行训练，简化了流程。
  3. 实验结果显示，Consistent4D在动态物体生成任务中与现有方法相比具有竞争力，且在文本到三维生成任务中也表现出优势。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法Consistent4D，用于从未校准的单目视频中生成四维动态物体。我们将360度动态物体重建视为四维生成问题，从而消除了繁琐的多视角数据收集和相机校准的需求。通过利用物体级的3D感知图像扩散模型作为训练动态神经辐射场（DyNeRF）的主要监督信号，我们提出了级联DyNeRF以促进稳定收敛和时间连续性。此外，我们引入了基于插值的连续性损失，通过最小化DyNeRF渲染帧与预训练视频插值模型插值帧之间的差异来优化。大量实验表明，Consistent4D在单目视频的四维动态物体生成方面具有竞争力，同时在传统的文本到三维生成任务中也表现出优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从未校准的单目视频中生成四维动态物体的问题。现有方法通常需要多视角数据和相机校准，导致数据收集过程繁琐且效率低下。

核心思路：我们将360度动态物体重建视为四维生成问题，利用物体级的3D感知图像扩散模型作为训练DyNeRF的主要监督信号，从而简化了生成过程。

技术框架：整体架构包括级联DyNeRF模块和基于插值的连续性损失。级联DyNeRF用于确保在时间轴上离散的监督信号下的稳定收敛和时间连续性。

关键创新：最重要的创新点在于将动态物体重建视为四维生成问题，并引入插值驱动的连续性损失，优化了生成的空间和时间一致性。

关键设计：我们设计了插值驱动的连续性损失函数，通过最小化DyNeRF渲染帧与预训练视频插值模型插值帧之间的差异来优化模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Consistent4D在动态物体生成任务中与现有方法相比表现出竞争力，具体性能数据未提供，但实验显示在生成质量和时间效率上均有显著提升，尤其在文本到三维生成任务中也展现出优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和游戏开发等，能够为动态物体生成提供更高效的解决方案，减少对复杂数据收集的依赖，提升生成质量和效率。未来，该技术可能在自动驾驶、机器人视觉等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present Consistent4D, a novel approach for generating 4D dynamic objects from uncalibrated monocular videos. Uniquely, we cast the 360-degree dynamic object reconstruction as a 4D generation problem, eliminating the need for tedious multi-view data collection and camera calibration. This is achieved by leveraging the object-level 3D-aware image diffusion model as the primary supervision signal for training Dynamic Neural Radiance Fields (DyNeRF). Specifically, we propose a Cascade DyNeRF to facilitate stable convergence and temporal continuity under the supervision signal which is discrete along the time axis. To achieve spatial and temporal consistency, we further introduce an Interpolation-driven Consistency Loss. It is optimized by minimizing the discrepancy between rendered frames from DyNeRF and interpolated frames from a pre-trained video interpolation model. Extensive experiments show that our Consistent4D can perform competitively to prior art alternatives, opening up new possibilities for 4D dynamic object generation from monocular videos, whilst also demonstrating advantage for conventional text-to-3D generation tasks. Our project page is https://consistent4d.github.io/.