論文の概要: SS4D: Native 4D Generative Model via Structured Spacetime Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14284v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 10:45:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.690621
• Title: SS4D: Native 4D Generative Model via Structured Spacetime Latents
• Title（参考訳）: SS4D: 構造化時空遅延によるネイティブ4D生成モデル
• Authors: Zhibing Li, Mengchen Zhang, Tong Wu, Jing Tan, Jiaqi Wang, Dahua Lin,
• Abstract要約: モノクロビデオから直接動的3Dオブジェクトを合成する,ネイティブな4D生成モデルであるSS4Dを提案する。 発電機を4Dデータで直接訓練し、高忠実度、時間的コヒーレンス、構造的整合性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.29500511908054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SS4D, a native 4D generative model that synthesizes dynamic 3D objects directly from monocular video. Unlike prior approaches that construct 4D representations by optimizing over 3D or video generative models, we train a generator directly on 4D data, achieving high fidelity, temporal coherence, and structural consistency. At the core of our method is a compressed set of structured spacetime latents. Specifically, (1) To address the scarcity of 4D training data, we build on a pre-trained single-image-to-3D model, preserving strong spatial consistency. (2) Temporal consistency is enforced by introducing dedicated temporal layers that reason across frames. (3) To support efficient training and inference over long video sequences, we compress the latent sequence along the temporal axis using factorized 4D convolutions and temporal downsampling blocks. In addition, we employ a carefully designed training strategy to enhance robustness against occlusion
• Abstract（参考訳）: モノクロビデオから直接動的3Dオブジェクトを合成する,ネイティブな4D生成モデルであるSS4Dを提案する。 3Dモデルやビデオ生成モデルを最適化して4D表現を構築する従来の手法とは異なり、我々は4Dデータに直接ジェネレータを訓練し、高い忠実性、時間的コヒーレンス、構造的整合性を実現する。 我々の手法の中核は、構造化時空ラテントの圧縮された集合である。 具体的には,(1) 4次元トレーニングデータの不足に対処するために, トレーニング済みの単一画像から3次元モデルを構築し, 強い空間的整合性を保つ。 2) 時間的整合性は,フレームにまたがる専用の時間的階層を導入することによって実現される。 (3)長時間の映像系列に対する効率的なトレーニングと推論を支援するため,分解された4次元畳み込みと時間的ダウンサンプリングブロックを用いて,時間軸に沿って潜時列を圧縮する。 さらに,閉塞に対する堅牢性を高めるために,慎重に設計したトレーニング戦略も採用している。

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