論文の概要: Fast Dynamic 3D Object Generation from a Single-view Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08742v2
- Date: Wed, 27 Mar 2024 10:33:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 22:13:36.012916
- Title: Fast Dynamic 3D Object Generation from a Single-view Video
- Title（参考訳）: シングルビュー映像からの高速ダイナミック3次元オブジェクト生成
- Authors: Zijie Pan, Zeyu Yang, Xiatian Zhu, Li Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,効率的な4Dオブジェクト生成フレームワークであるEfficient4Dを提案する。
異なるカメラビューの下で高品質な時空一貫性の画像を生成し、ラベル付きデータとして使用する。
合成ビデオと実ビデオの実験によると、Efficient4Dのスピードは20倍に向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.10482273572879
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generating dynamic 3D object from a single-view video is challenging due to the lack of 4D labeled data. Extending image-to-3D pipelines by transferring off-the-shelf image generation models such as score distillation sampling, existing methods tend to be slow and expensive to scale due to the need for back-propagating the information-limited supervision signals through a large pretrained model. To address this, we propose an efficient video-to-4D object generation framework called Efficient4D. It generates high-quality spacetime-consistent images under different camera views, and then uses them as labeled data to directly train a novel 4D Gaussian splatting model with explicit point cloud geometry, enabling real-time rendering under continuous camera trajectories. Extensive experiments on synthetic and real videos show that Efficient4D offers a remarkable 20-fold increase in speed when compared to prior art alternatives while preserving the quality of novel view synthesis. For example, Efficient4D takes only 6 mins to model a dynamic object, vs 120 mins by Consistent4D.
- Abstract（参考訳）: シングルビュービデオから動的3Dオブジェクトを生成するのは、4Dラベル付きデータがないため困難である。
スコア蒸留サンプリングなどのオフ・ザ・シェルフ画像生成モデルを転送することで、画像から3Dのパイプラインを拡張することで、既存の手法は、大きな事前訓練されたモデルを通して情報制限された監視信号のバックプロパゲートを必要とするため、遅くてスケールする傾向がある。
そこで本研究では,効率的な4Dオブジェクト生成フレームワークであるEfficient4Dを提案する。
異なるカメラビューの下で高品質な時空一貫性の画像を生成し、ラベル付きデータとして使用して、明示的なポイントクラウド幾何学を持つ新しい4Dガウススプラッティングモデルを直接トレーニングし、連続カメラ軌跡下でリアルタイムレンダリングを可能にする。
合成ビデオと実ビデオの大規模な実験により、Efficient4Dは、新しいビュー合成の質を保ちながら、先行技術に比べて20倍の速度向上を提供することが示された。
例えば、Efficient4Dは動的オブジェクトをモデル化するのに6分しかかからないが、Consistent4Dは120分しかかからない。
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