4D生成

基于典范分数蒸馏的非刚体4D生成与重建技术项目 AnimatableDreamer是面向非刚体对象的AI生成重建技术项目，提出典范分数蒸馏方法，将生成维度从4D简化到3D，结合可微分变形将3D生成升级至4D，保证时序一致与形态逼真。结合一致性扩散模型知识正则化重建，支持从单眼视频生成文本指导3D模型，重建性能优于传统非刚体重建方法。

面向计算机视觉的3D/4D场景生成项目，提供大规模4D数据集 针对社区缺乏大规模高质量4D数据的痛点，GenXD提出专属数据策划流程，可从视频中提取相机姿态与物体运动强度，构建了大规模现实世界4D场景数据集CamVid-30K。它设计多视图-时间模块分离两类运动，支持从3D、4D数据无缝学习，采用掩码潜在条件支持多条件视图生成，可输出符合相机轨迹的视频与一致3D视图，经多数据集验证效果优于过往方法。