Генерирование 3D и 4D сцен с Gen-X-D: От теории к практике

В последние годы технологии генерации визуального контента достигли впечатляющих результатов, особенно в области 2D-изображений. Однако, когда речь заходит о 3D и 4D генерации, задача становится значительно сложнее из-за отсутствия масштабных данных и эффективных моделей. В данной статье мы рассмотрим новый подход к созданию высококачественных 3D и 4D сцен с использованием модели Gen-X-D, которая позволяет генерировать сцены из любого числа условных изображений.

Генерация визуального контента в 2D достигла заметных успехов благодаря моделям диффузии и автокодировщикам. Эти технологии уже находят применение в реальных приложениях, улучшая визуальный контент и предоставляя новые возможности для творчества и бизнеса. Однако, 3D и 4D контент также критически важен для игр, визуальных эффектов и устройств смешанной реальности, но его генерация остается сложной задачей.

Gen-X-D представляет собой унифицированную модель, способную генерировать как статические 3D, так и динамические 4D сцены из одного или нескольких условных изображений. Это достигается благодаря инновационным методам обработки данных и обучения модели, которые мы рассмотрим подробнее.

Обзор данных и их обработка

Одной из ключевых проблем в 4D генерации является отсутствие общедоступных, масштабных и качественных данных. Для решения этой проблемы авторы предложили конвейер обработки данных, который включает:

• Оценка позиций камеры и движения объектов: Используя видео, модель определяет позицию камеры для каждого кадра и выявляет движущиеся объекты с помощью сегментации и оценки движения.
• Создание датасета CamVid-30K: Этот датасет содержит примерно 30 тысяч образцов 4D данных, полученных из видео с помощью предложенного конвейера. Он включает как многовидовую пространственную информацию, так и временную динамику.

Архитектура модели Gen-X-D

Gen-X-D использует латентные диффузионные модели (LDM) для генерации изображений с различными точками зрения и временными шагами. Вот основные компоненты модели:

• Модули многовидового временного слоя: Эти модули разделяют пространственную и временную информацию, что позволяет модели эффективно учиться на данных как 3D, так и 4D.
• Маскированные латентные условия: Поддержка различных видов условий (от одного до нескольких изображений) без необходимости изменения сети.
• α-фьюзинг: Метод, позволяющий модели генерировать 4D сцены с учетом временной информации, при этом сохраняя способность к генерации 3D сцен.

Многовидовые временные модули

Эти модули включают в себя:

• Многовидовые свёрточные слои и внимание: Для обработки информации с различных точек зрения.
• Временные свёрточные слои и внимание: Для учета временных изменений в сцене.

Маскированные латентные условия

Этот подход позволяет:

• Генерировать сцены с любым количеством входных видов без изменения параметров модели.
• Не ограничивать позицию условного кадра в последовательности, что дает больше гибкости в генерации.

Эксперименты и результаты

Модель была обучена на комбинации 3D и 4D датасетов, включая синтетические данные из Objaverse и реальные данные из CamVid-30K. Вот некоторые ключевые результаты:

• 4D генерация сцен: Gen-X-D превзошла существующие методы по метрикам FID и FVD, демонстрируя лучшую согласованность и качество генерации.
• 4D генерация объектов: Модель значительно сократила время оптимизации по сравнению с другими методами, сохраняя высокое качество и согласованность.
• 3D генерация с ограниченным количеством видов: Gen-X-D улучшила качество реконструкции сцен по сравнению с базовыми методами, особенно в условиях ограниченного количества входных видов.

Заключение

Gen-X-D представляет собой значительный шаг вперед в области генерации 3D и 4D контента. Благодаря новаторскому подходу к обработке данных и обучению модели, она открывает новые возможности для создания динамических сцен и объектов, что может найти применение в кино, играх, виртуальной реальности и других областях. Однако, как и любая технология, Gen-X-D имеет свои ограничения, особенно связанные с доступностью и разнообразием данных, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований и разработок в этой области.