Advances in 4D Representation: Geometry, Motion, and Interaction
作者: Mingrui Zhao, Sauradip Nag, Kai Wang, Aditya Vora, Guangda Ji, Peter Chun, Ali Mahdavi-Amiri, Hao Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-22
备注: 21 pages. Project Page: https://mingrui-zhao.github.io/4DRep-GMI/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
针对4D生成与重建，提出基于几何、运动和交互的4D表征方法综述。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 4D生成 4D重建 神经辐射场 3D高斯溅射 运动捕捉 几何建模 交互模拟
📋 核心要点
- 现有4D生成与重建方法在处理复杂运动和交互时存在局限性，缺乏对不同表征方法优缺点的系统性分析。
- 本文从几何、运动和交互三个关键维度对4D表征方法进行分类，并分析了各种表征的适用场景和挑战。
- 本文强调了大型语言模型和视频基础模型在4D应用中的作用，并讨论了现有数据集的不足之处。
📝 摘要（中文）
本文对4D生成与重建进行了综述，这是一个快速发展的计算机图形学子领域，其发展受到神经场、几何和运动深度学习以及3D生成人工智能（GenAI）最新进展的推动。虽然我们的综述并非首创，但我们从独特的4D表征角度构建了对该领域的覆盖，以建模随时间演变的3D几何体，同时展示运动和交互。具体而言，我们没有详尽地列举大量工作，而是采取更具选择性的方法，重点关注代表性工作，以突出每种表征在不同计算、应用和数据场景下的理想属性和随之而来的挑战。我们旨在传达给读者的主要信息是如何选择和定制适合其任务的4D表征。在组织上，我们根据三个关键支柱分离4D表征：几何、运动和交互。我们的讨论不仅包括当今最流行的表征，如神经辐射场（NeRFs）和3D高斯溅射（3DGS），还将关注4D上下文中相对未被充分探索的表征，如结构化模型和长程运动。在整个综述中，我们将回顾大型语言模型（LLMs）和视频基础模型（VFMs）在各种4D应用中的作用，同时引导我们的讨论走向它们当前的局限性以及如何解决这些局限性。我们还专门介绍了当前可用的4D数据集，以及推动该子领域发展所缺乏的内容。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决4D生成与重建领域中，如何选择和定制合适的4D表征方法以应对不同任务的问题。现有方法往往缺乏对各种4D表征方法（如NeRFs、3DGS、结构化模型等）的系统性分析，难以根据具体应用场景选择最优方案。此外，现有方法在处理复杂运动和交互时仍面临挑战。
核心思路：论文的核心思路是从4D表征的角度出发，将现有方法按照几何、运动和交互三个关键维度进行分类和分析。通过对比不同表征方法的优缺点，为研究者提供选择和定制4D表征方法的指导。同时，论文还关注了大型语言模型和视频基础模型在4D应用中的作用，并探讨了如何利用这些模型来提升4D生成与重建的性能。
技术框架：论文的整体框架是一个综述性的研究，没有具体的算法流程。其主要内容包括：1) 对4D表征方法进行分类，包括基于几何、运动和交互的方法；2) 分析各种表征方法的优缺点，并讨论其适用场景；3) 探讨大型语言模型和视频基础模型在4D应用中的作用；4) 总结现有4D数据集的不足之处，并提出未来的研究方向。
关键创新：论文的创新之处在于其独特的视角，即从4D表征的角度来审视4D生成与重建领域。通过对各种表征方法进行系统性的分类和分析，论文为研究者提供了一个全面的了解该领域的框架。此外，论文还关注了大型语言模型和视频基础模型在4D应用中的潜力，并指出了现有数据集的不足之处，为未来的研究提供了方向。
关键设计：论文没有具体的技术细节，而是一个综述性的研究。其关键在于对现有方法的分类和分析，以及对未来研究方向的展望。论文强调了选择合适的4D表征方法的重要性，并提出了根据具体应用场景进行定制的思路。
📊 实验亮点
本文对现有4D表征方法进行了全面的综述和分析，并从几何、运动和交互三个维度进行了分类。论文强调了选择合适的4D表征方法的重要性，并提出了根据具体应用场景进行定制的思路。此外，论文还关注了大型语言模型和视频基础模型在4D应用中的潜力，并指出了现有数据集的不足之处。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作、机器人导航等领域。通过选择和定制合适的4D表征方法，可以更真实地模拟和重建动态场景，提升用户体验和应用性能。未来的研究可以进一步探索如何利用大型语言模型和视频基础模型来提升4D生成与重建的性能，并构建更丰富、更真实的4D数据集。
📄 摘要（原文）
We present a survey on 4D generation and reconstruction, a fast-evolving subfield of computer graphics whose developments have been propelled by recent advances in neural fields, geometric and motion deep learning, as well 3D generative artificial intelligence (GenAI). While our survey is not the first of its kind, we build our coverage of the domain from a unique and distinctive perspective of 4D representations\/}, to model 3D geometry evolving over time while exhibiting motion and interaction. Specifically, instead of offering an exhaustive enumeration of many works, we take a more selective approach by focusing on representative works to highlight both the desirable properties and ensuing challenges of each representation under different computation, application, and data scenarios. The main take-away message we aim to convey to the readers is on how to select and then customize the appropriate 4D representations for their tasks. Organizationally, we separate the 4D representations based on three key pillars: geometry, motion, and interaction. Our discourse will not only encompass the most popular representations of today, such as neural radiance fields (NeRFs) and 3D Gaussian Splatting (3DGS), but also bring attention to relatively under-explored representations in the 4D context, such as structured models and long-range motions. Throughout our survey, we will reprise the role of large language models (LLMs) and video foundational models (VFMs) in a variety of 4D applications, while steering our discussion towards their current limitations and how they can be addressed. We also provide a dedicated coverage on what 4D datasets are currently available, as well as what is lacking, in driving the subfield forward. Project page:https://mingrui-zhao.github.io/4DRep-GMI/