論文全文： https://arxiv.org/abs/2503.14501項(xiàng)目主頁： https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D

4D生成：AIGC領(lǐng)域的新革命！擴(kuò)散模型已經(jīng)在2D、視頻乃至3D內(nèi)容生成方面取得了巨大成功，而現(xiàn)在，研究人員的目光已轉(zhuǎn)向4D生成，通過多樣化的控制條件生成時(shí)空一致性4D資產(chǎn)。讓用戶可以身臨其境創(chuàng)造、操控自己的4D世界，體驗(yàn)如電影《頭號(hào)玩家》中描繪的沉浸式元宇宙！

本文全面綜述了4D生成領(lǐng)域，系統(tǒng)性地總結(jié)了其基礎(chǔ)技術(shù)、發(fā)展脈絡(luò)、面臨的挑戰(zhàn)、應(yīng)用方向，并深入探討了其未來潛力。無論是動(dòng)態(tài)目標(biāo)/場(chǎng)景生成、數(shù)字人合成還是自動(dòng)駕駛，4D生成正在為多領(lǐng)域的技術(shù)突破鋪平道路！

我們致力于為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提供一個(gè)系統(tǒng)化的視角，幫助推動(dòng)4D生成技術(shù)向更自由、更沉浸、更高效、更廣闊的方向發(fā)展，同時(shí)探索其在多領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。

未來已來，虛擬與現(xiàn)實(shí)的邊界正在被打破！ 歡迎同行引用、討論，并關(guān)注我們后續(xù)的技術(shù)工作！一起探索4D生成的無限可能！

摘要

生成式人工智能（AI）近年來在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。在2D、視頻以及3D內(nèi)容生成領(lǐng)域快速發(fā)展的基礎(chǔ)上，4D生成作為一個(gè)新穎且快速發(fā)展的研究領(lǐng)域逐漸興起，并吸引了越來越多的關(guān)注。4D生成專注于基于用戶輸入創(chuàng)建具有時(shí)空一致性的動(dòng)態(tài)3D資產(chǎn)，能夠提供更大的創(chuàng)作自由以及更加豐富的沉浸式體驗(yàn)。本文對(duì)4D生成領(lǐng)域進(jìn)行了全面的綜述，從系統(tǒng)的角度總結(jié)了其核心技術(shù)、發(fā)展軌跡、主要挑戰(zhàn)和實(shí)際應(yīng)用，同時(shí)探討了未來可能的研究方向。

本綜述首先介紹了各種基礎(chǔ)的4D表示模型，隨后回顧了基于這些表示構(gòu)建的4D生成框架以及將運(yùn)動(dòng)和幾何先驗(yàn)融入4D資產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)。我們總結(jié)了4D生成面臨的五大主要挑戰(zhàn)：一致性、可控性、多樣性、效率和保真度，并概述了現(xiàn)有解決方案以應(yīng)對(duì)這些問題。我們系統(tǒng)性地分析了4D生成的應(yīng)用，包括動(dòng)態(tài)對(duì)象生成、場(chǎng)景生成、數(shù)字人合成、4D內(nèi)容編輯以及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。最后，我們深入討論了目前阻礙4D生成領(lǐng)域發(fā)展的主要障礙。

本綜述對(duì)4D生成領(lǐng)域提供了清晰且全面的概述，旨在激發(fā)對(duì)這一快速發(fā)展領(lǐng)域的進(jìn)一步探索與創(chuàng)新。

組織架構(gòu)

我們對(duì)快速發(fā)展的4D生成領(lǐng)域進(jìn)行了全面綜述，并提出了一種系統(tǒng)的三層分類法來組織該領(lǐng)域。該框架為理解4D生成的關(guān)鍵方面提供了清晰的結(jié)構(gòu)，包括表示方法、基礎(chǔ)技術(shù)、流程分類、現(xiàn)存挑戰(zhàn)以及當(dāng)前應(yīng)用。

多種4D生成

4D生成中的代表性方向。根據(jù)不同的控制方式，4D生成任務(wù)被劃分為五個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：(1) 文本到4D生成，方法如4D-fy 、MAV3D和 AYG，利用文本作為控制條件生成多樣化的4D資產(chǎn)；(2) 圖像到4D生成，以DreamGaussian4D和 Human4DiT為代表，重點(diǎn)在于從輸入圖像中忠實(shí)地重建4D資產(chǎn)；(3) 視頻到4D生成，如4Diffusion和 L4GM，注重在生成的4D序列中保持時(shí)空一致性；(4) 3D到4D生成，以HyperDiffusion為例，將靜態(tài)3D資產(chǎn)擴(kuò)展到時(shí)間維度以生成動(dòng)態(tài)4D輸出；(5) 多條件4D生成，如TC4D、STAR4D和 Sync4D，整合多種控制條件以實(shí)現(xiàn)精確且可控的4D生成。

多種4D生成管線和監(jiān)督方式

我們總結(jié)了生成4D資產(chǎn)的兩種方法：基于推理的方法和基于優(yōu)化的方法。這些生成流程包括：(a) 直接基于輸入條件生成4D資產(chǎn)；(b) 利用擴(kuò)散模型生成多時(shí)間點(diǎn)和多視角的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)間接的4D生成；(c) 結(jié)合多個(gè)擴(kuò)散模型，通過隱式蒸餾提供生成先驗(yàn)，并通過多階段訓(xùn)練達(dá)到4D生成目標(biāo)；(d) 利用多模態(tài)數(shù)據(jù)提供顯式監(jiān)督信號(hào)來實(shí)現(xiàn)4D生成。

4D生成方法梳理

我們系統(tǒng)梳理了當(dāng)前4D生成的方法，包含其基礎(chǔ)表征、 主要優(yōu)化方式、控制條件以及主要解決的4D生成挑戰(zhàn)（一致性、可控性、多樣性、高效性、忠實(shí)性）。

總結(jié)

本綜述全面回顧了4D生成這一新興領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，該領(lǐng)域在多個(gè)領(lǐng)域中展現(xiàn)出巨大的潛力。我們系統(tǒng)介紹了生成模型的表示方法、設(shè)計(jì)和訓(xùn)練策略，重點(diǎn)分析了關(guān)鍵挑戰(zhàn)并總結(jié)了相應(yīng)的解決方案。此外，我們還探討了未解的問題和潛在的研究方向，為該領(lǐng)域未來的創(chuàng)新機(jī)會(huì)提供了深入見解。通過闡述4D生成的基礎(chǔ)要素及其相關(guān)挑戰(zhàn)，我們希望為新進(jìn)入該領(lǐng)域的研究人員和實(shí)踐者提供詳盡且易于理解的概述。

本文轉(zhuǎn)自AI生成未來 ，作者：AI生成未來

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