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DimensionX – 港科大、清华和生数科技共同推出的单图像生成复杂3D、4D场景框架

来源:爱论文 时间:2025-02-10 10:41:31

DimensionX是什么

DimensionX是香港科技大学、清华大学和生数科技共同推出的框架,能从单张图片生成高逼真度的3D和4D场景,基于视频扩散技术实现对空间和时间维度的精确控制。框架基于ST-Director技术解耦空间和时间因素,支持独立或组合控制,生成具有动态变化的复杂场景。DimensionX包含轨迹感知机制和身份保持去噪策略,增强场景的一致性和真实感。

DimensionX

DimensionX的主要功能

3D场景生成:从单张图片生成新的视角渲染图,构建3D场景。4D场景生成:从单张图片生成包含时间和空间变化的动态场景。视频扩散控制:基于ST-Director技术,实现对视频扩散过程中空间和时间因素的解耦和精确控制。轨迹感知机制:为3D生成设计,处理复杂的现实世界场景和相机运动。身份保持去噪策略:为4D生成设计,增强场景的一致性,特别是在动态对象和背景之间。

DimensionX的技术原理

ST-Director(空间和时间导演):维度感知LoRAs:学习从维度变化数据中得到的低秩适应(LoRAs),实现对视频扩散中空间和时间因素的解耦。S-Director(空间导演):负责生成与空间变化相关的视频帧,控制相机视角和位置。T-Director(时间导演):负责生成与时间变化相关的视频帧,控制场景中对象的动态。维度感知分解:定义空间和时间等价关系,创建S-Quotient Space和T-Quotient Space,分别捕获视频中的空间轨迹和时间运动轨迹。无需训练的维度感知组合:基于视频扩散过程中的去噪机制,开发无需训练的方法实现混合维度控制,用在去噪过程的不同阶段切换S-Director和T-Director生成包含空间和时间变化的视频。3D场景生成:轨迹感知机制:根据不同的相机运动轨迹训练多种S-Director,覆盖广泛的相机运动模式。视频插值模型:生成高质量的插值视频,平滑和一致地过渡稀疏视图。4D场景生成:参考视频latent共享:基于选择参考帧并共享其latent代码增强所有空间变体视频之间的一致性。外观细化:对每个视点的动态视频进行细化,增强多视图视频之间的稳定性和一致性。

DimensionX的项目地址

项目官网:chenshuo20.github.io/DimensionXGitHub仓库:https://github.com/wenqsun/DimensionXarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2411.04928

DimensionX的应用场景

电影和娱乐行业:生成特效场景,减少拍摄成本,创建虚拟背景。游戏开发:生成逼真游戏环境,快速原型设计。虚拟现实(VR)和增强现实(AR):创建动态三维环境,增强用户体验。建筑和城市规划:根据设计图生成建筑模型,模拟城市规划。教育和培训:创建历史场景可视化,模拟紧急情况。
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