Orthogonal Spatial-temporal Distributional Transfer for 4D Generation

📄 arXiv: 2603.05081v1 📥 PDF

作者: Wei Liu, Shengqiong Wu, Bobo Li, Haoyu Zhao, Hao Fei, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-05

备注: 9 pages, 6 figures, 3 tables, AAAI

💡 一句话要点

提出正交时空分布迁移框架Orster，解决4D生成中数据匮乏问题。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 4D生成 时空分布迁移 扩散模型 HexPlane AIGC

📋 核心要点

  1. 现有4D生成方法受限于大规模4D数据集的缺乏，难以有效学习时空特征，导致生成质量受限。
  2. 提出正交时空分布迁移框架Orster，从3D和视频扩散模型中迁移空间和时间先验知识，增强4D合成。
  3. 实验结果表明，该方法在时空一致性和4D合成质量方面显著优于现有方法，效果提升明显。

📝 摘要（中文）

在AIGC时代，高质量4D内容的生成日益受到关注。然而，当前4D合成研究受到大规模4D数据集匮乏的严重制约，这阻碍了模型充分学习高质量4D生成所需的关键时空特征，进而限制了该领域的发展。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的框架，该框架将现有3D扩散模型中丰富的空间先验和视频扩散模型中的时间先验迁移到4D合成中。我们开发了一个时空解耦的4D（STD-4D）扩散模型，该模型通过解耦的空间和时间潜在变量来合成4D感知的视频。为了促进最佳的特征迁移，我们设计了一种新颖的正交时空分布迁移（Orster）机制，其中时空特征分布被仔细建模并注入到STD-4D扩散中。此外，在4D构建过程中，我们设计了一个时空感知的HexPlane（ST-HexPlane）来整合迁移的时空特征，从而改进4D变形和4D高斯特征建模。实验表明，我们的方法明显优于现有方法，实现了卓越的时空一致性和更高质量的4D合成。

🔬 方法详解

问题定义：当前4D内容生成领域面临的主要问题是缺乏大规模的4D数据集，这使得模型难以学习到足够的时空特征，从而限制了4D生成的质量和真实感。现有的4D生成方法在处理复杂的时空关系和动态变形方面存在不足，难以生成高质量的4D内容。

核心思路：论文的核心思路是通过迁移学习的方式，将现有的3D扩散模型中丰富的空间先验知识和视频扩散模型中的时间先验知识迁移到4D生成任务中。通过这种方式，可以有效地缓解4D数据集匮乏的问题，并提升4D生成模型的性能。论文设计了正交时空分布迁移（Orster）机制，确保空间和时间特征的有效融合。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 时空解耦的4D（STD-4D）扩散模型，用于生成4D感知的视频，通过解耦空间和时间潜在变量实现；2) 正交时空分布迁移（Orster）机制，用于将3D和视频扩散模型中的先验知识迁移到STD-4D扩散模型中；3) 时空感知的HexPlane（ST-HexPlane），用于整合迁移的时空特征，并改进4D变形和4D高斯特征建模。整个流程首先利用Orster机制迁移先验知识，然后通过STD-4D扩散模型生成4D内容，最后使用ST-HexPlane进行优化。

关键创新：论文最关键的创新点在于提出了正交时空分布迁移（Orster）机制。该机制能够有效地将3D模型的空间信息和视频模型的时间信息解耦并迁移到4D生成模型中，从而克服了数据匮乏的问题。与现有方法相比，Orster机制能够更好地建模时空特征分布，并将其注入到4D扩散模型中，从而提升生成质量。

关键设计：Orster机制的关键设计在于对空间和时间特征分布进行建模，并采用正交的方式进行迁移，以避免信息冗余和冲突。ST-HexPlane的关键设计在于利用HexPlane结构来表示4D场景，并引入时空感知模块来处理动态变形。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述，例如，使用了特定的扩散模型架构和损失函数来训练STD-4D扩散模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的Orster框架在4D生成任务中显著优于现有方法。具体而言，在时空一致性和生成质量方面均取得了明显的提升。通过与其他基线方法进行对比，证明了Orster框架的有效性和优越性。实验数据表明，该方法能够生成更逼真、更流畅的4D内容。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域。高质量的4D内容生成能够提升用户体验，创造更逼真的虚拟环境。此外，该技术还可用于科学可视化、工业设计等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

In the AIGC era, generating high-quality 4D content has garnered increasing research attention. Unfortunately, current 4D synthesis research is severely constrained by the lack of large-scale 4D datasets, preventing models from adequately learning the critical spatial-temporal features necessary for high-quality 4D generation, thus hindering progress in this domain. To combat this, we propose a novel framework that transfers rich spatial priors from existing 3D diffusion models and temporal priors from video diffusion models to enhance 4D synthesis. We develop a spatial-temporal-disentangled 4D (STD-4D) Diffusion model, which synthesizes 4D-aware videos through disentangled spatial and temporal latents. To facilitate the best feature transfer, we design a novel Orthogonal Spatial-temporal Distributional Transfer (Orster) mechanism, where the spatiotemporal feature distributions are carefully modeled and injected into the STD-4D Diffusion. Furthermore, during the 4D construction, we devise a spatial-temporal-aware HexPlane (ST-HexPlane) to integrate the transferred spatiotemporal features, thereby improving 4D deformation and 4D Gaussian feature modeling. Experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing approaches, achieving superior spatial-temporal consistency and higher-quality 4D synthesis.