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

📄 arXiv: 2607.02516 📥 PDF

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

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出Align4D以解决X到4D生成中的多模态挑战

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

关键词: 多模态生成 4D内容 生成模型 视频对齐 3D几何 异步优化 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有方法在任意模态到4D生成中面临高成本和可扩展性不足的挑战。
  2. Align4D框架通过视频引导4D运动和3D数据塑造4D几何，实现任意模态输入的转换。
  3. 在X4D和Consistent4D数据集上的实验显示，Align4D在生成质量和一致性上达到最先进水平。

📝 摘要（中文）

生成扩散模型在多模态控制下合成高质量图像、视频和3D内容方面表现出色。然而，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有限可扩展性。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。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生成中的高成本和现有方法的可扩展性不足问题。现有方法难以处理多样化的数据集，导致生成效果不理想。

核心思路：Align4D框架通过视频引导4D运动和3D数据塑造4D几何，确保生成内容的一致性和高质量。该设计利用多模态输入的优势，提升生成效果。

技术框架：Align4D的整体架构包括三个主要模块：对象距离对齐、运动-几何联合对齐和异步优化。对象距离对齐用于调整4D渲染与视频及多视角扩散模型的先验知识；运动-几何联合对齐确保通过同步视频和3D输入约束已知和未知视角；异步优化则解耦高斯属性和变形网络的训练。

关键创新：Align4D的主要创新在于引入了对象距离对齐和运动-几何联合对齐技术，这些技术有效解决了现有方法在多模态生成中的不足，确保了生成内容的高一致性和质量。

关键设计：在设计中，Align4D采用了特定的损失函数来优化视频与3D数据的对齐，使用了多视角对齐的策略来增强生成效果，此外，异步优化策略提升了模型的训练效率和生成质量。

🖼️ 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水平，相较于基线方法，生成效果提升显著，具体性能数据未详述，但表明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

Align4D的研究成果在虚拟现实、游戏开发和影视制作等领域具有广泛的应用潜力。通过实现高质量的4D内容生成，该技术可以显著提升用户体验和内容创作的效率，推动相关行业的发展。

📄 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:this https URL.