論文の概要: Phys4DGen: A Physics-Driven Framework for Controllable and Efficient 4D Content Generation from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16800v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 12:12:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:33.211998
• Title: Phys4DGen: A Physics-Driven Framework for Controllable and Efficient 4D Content Generation from a Single Image
• Title（参考訳）: Phys4DGen: 単一画像からの制御可能で効率的な4Dコンテンツ生成のための物理駆動フレームワーク
• Authors: Jiajing Lin, Zhenzhong Wang, Shu Jiang, Yongjie Hou, Min Jiang,
• Abstract要約: 既存の方法は、4Dコンテンツのダイナミクスを導くために、事前訓練されたビデオ拡散モデルに大きく依存している。 物理対応の4Dコンテンツを生成する新しいフレームワークであるPhys4DGenを提案する。 物理的特性を視覚的に推測する人間の能力に触発され,物理知覚モジュールが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.131272328696594
• License:
• Abstract: The task of 4D content generation involves creating dynamic 3D models that evolve over time in response to specific input conditions, such as images. Existing methods rely heavily on pre-trained video diffusion models to guide 4D content dynamics, but these approaches often fail to capture essential physical principles, as video diffusion models lack a robust understanding of real-world physics. Moreover, these models face challenges in providing fine-grained control over dynamics and exhibit high computational costs. In this work, we propose Phys4DGen, a novel, high-efficiency framework that generates physics-compliant 4D content from a single image with enhanced control capabilities. Our approach uniquely integrates physical simulations into the 4D generation pipeline, ensuring adherence to fundamental physical laws. Inspired by the human ability to infer physical properties visually, we introduce a Physical Perception Module (PPM) that discerns the material properties and structural components of the 3D object from the input image, facilitating accurate downstream simulations. Phys4DGen significantly accelerates the 4D generation process by eliminating iterative optimization steps in the dynamics modeling phase. It allows users to intuitively control the movement speed and direction of generated 4D content by adjusting external forces, achieving finely tunable, physically plausible animations. Extensive evaluations show that Phys4DGen outperforms existing methods in both inference speed and physical realism, producing high-quality, controllable 4D content.
• Abstract（参考訳）: 4Dコンテンツ生成の課題は、画像などの特定の入力条件に応じて時間とともに進化する動的3Dモデルを作成することである。 既存の方法は、4Dコンテンツのダイナミックスを導くために事前訓練されたビデオ拡散モデルに大きく依存しているが、ビデオ拡散モデルは現実世界の物理をしっかりと理解していないため、これらのアプローチは必須の物理原理を捉えることができないことが多い。 さらに、これらのモデルは、力学をきめ細かい制御し、高い計算コストを示すという課題に直面している。 本研究では,物理対応の4Dコンテンツを生成する新しい高効率フレームワークであるPhys4DGenを提案する。 我々のアプローチは物理シミュレーションを4次元生成パイプラインに一意に統合し、基本的な物理法則の遵守を保証する。 物理的特性を視覚的に推測する人間の能力に触発されて,入力画像から3Dオブジェクトの材料特性と構造成分を識別する物理知覚モジュール(PPM)を導入し,正確な下流シミュレーションを容易にする。 Phys4DGenは、動的モデリングフェーズにおける反復最適化ステップを排除して、4D生成プロセスを著しく加速する。 これにより、ユーザーは外部の力を調整することで、生成した4Dコンテンツの移動速度と方向を直感的に制御し、微調整可能で物理的に妥当なアニメーションを実現できる。 大規模な評価では、Phys4DGenは推論速度と物理リアリズムの両方において既存の手法より優れており、高品質で制御可能な4Dコンテンツを生成する。

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