Alignment Is All You Need For X-to-4D Generation

📄 arXiv: 2607.02516v1 📥 PDF

作者: Qiaowei Miao, Kehan Li, Yawei Luo, Yi Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-02

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Align4D以解决X到4D生成的多模态转换问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态生成 4D生成 生成扩散模型 视频与3D融合 异步优化

📋 核心要点

  1. 现有的模态到4D生成方法在数据集构建和可扩展性方面存在显著挑战，限制了其应用。
  2. Align4D框架通过视频引导4D运动和3D数据塑造4D几何，提出了对象距离对齐、运动-几何联合对齐和异步优化等技术。
  3. 在X4D和Consistent4D数据集上的实验表明，Align4D在生成质量和一致性上达到了最先进的水平。

📝 摘要（中文）

生成扩散模型在合成高质量图像、视频和3D内容方面表现出色，但任意用户定义的模态到4D生成仍然面临挑战，主要由于构建多样化数据集的高成本和现有方法的可扩展性有限。本文提出Align4D，一个灵活的框架，将任意模态输入转换为一致的视频-3D对，利用视频引导4D运动，3D数据塑造4D几何形状。Align4D引入了三项关键技术：对象距离对齐、运动-几何联合对齐和异步优化。实验结果表明，Align4D在X到4D生成中实现了最先进的质量和一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决任意模态到4D生成的困难，现有方法在数据集构建和可扩展性方面存在显著不足，导致生成效果不理想。

核心思路：Align4D通过将视频与3D数据结合，利用视频引导4D运动并通过3D数据塑造4D几何，从而实现一致的4D生成。

技术框架：Align4D框架主要包括三个模块：对象距离对齐模块、运动-几何联合对齐模块和异步优化模块，整体流程通过视频和3D输入的同步来确保生成的一致性。

关键创新：Align4D的核心创新在于引入了对象距离对齐和运动-几何联合对齐技术，这些技术有效地解决了现有方法在多模态生成中的局限性。

关键设计：在设计中，Align4D采用了异步优化策略以解耦高斯属性和变形网络的训练，从而提升运动和几何的保真度，同时在损失函数中引入了多视角对齐的先验知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Align4D在X4D和Consistent4D数据集上的实验结果显示，其生成质量和一致性达到了最先进的水平，具体性能提升幅度超过了现有基线方法，展示了在多模态生成任务中的显著优势。

🎯 应用场景

Align4D的研究成果在虚拟现实、动画制作、游戏开发等领域具有广泛的应用潜力。通过实现高质量的4D生成，该技术可以提升用户体验，推动多模态内容创作的进步，未来可能在影视制作和交互式媒体中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Generative diffusion models excel at synthesizing high-quality images, videos, and 3D content under multimodal control. However, arbitrary user-defined modality-to-4D (X-to-4D) generation remains challenging due to the high cost of constructing diverse datasets and the limited scalability of existing methods. This paper presents Align4D, a flexible framework that translates any-modal input into coherent video-3D pairs, using video to guide 4D motion and 3D data to shape 4D geometry. Align4D introduces three key techniques: (1) Object Distance Alignment, which searches Video-Aligned and Multiview-Aligned Object Distances (VAOD/MAOD), respectively, to reconcile 4D renderings with video and the priors of multiview diffusion models; (2) Motion-Geometry Joint Alignment, which constrains known and unknown views through synchronized video and 3D inputs, ensuring consistent 4D generation; and (3) Asynchronous Optimization, which decouples Gaussian attribute and deformation network training to enhance motion and geometry fidelity. We further propose the X4D dataset, which integrates prompt, image, video, and 3D data for benchmarking. Experiments on X4D and Consistent4D demonstrate that Align4D achieves state-of-the-art quality and consistency in X-to-4D generation. Project page: https://miaoqiaowei.github.io/Align4D/.