提出了一种高效的视频到 4D 对象生成框架 Efficient4D，能够在连续的摄像机轨迹下实时渲染高质量的时空一致图像，通过直接训练具有明确点云几何结构的新颖 4D 高斯涂层模型，大大提升了速度，同时保持创新视角合成质量。

Jan, 2024

基于大规模多模态数据集和扩散模型的进展，我们提出了一种用于高效和可扩展的 4D 内容生成的新框架 Diffusion4D，具备时空一致性、多视角一致性和生成效率方面的优势。

May, 2024

通过估计 4D（包括 3D 几何和场景运动）并填充遮挡区域，本文提出了 Make-It-4D 方法，从单个图像中生成一致的长期动态视频。通过使用分层深度图像（LDIs）表示场景，并利用运动估计和相应的相机姿势引导的场景流来位移特征点云，我们的方法能够保持生成动态视频的全局一致性，并利用预训练扩散模型来修补输入图像的遮挡区域，从而适用于大幅度相机运动。实验结果证明了我们方法的有效性，展示了引人注目的渲染结果。

Aug, 2023

本文介绍了一种重建 4D 时间连续场景模型的方法，该方法使用多个移动相机进行重建，可以重建动态或静态物体，同时将稀疏 - 稠密时序对应与联合多视角分割和重建结合使用，利用时间上的连续性克服了视觉歧义，并通过引入测地线星凸性的约束实现了具有鲁棒性的动态物体分割和重建。

Mar, 2016

通过预定制技术在视频帧上微调预训练的 RGB-D 扩散模型，然后将知识从微调的模型提取到包含动态和静态神经辐射场（NeRF）组件的 4D 表示中，实现几何一致性并保持场景的一致性，从而进一步推进动态新视角合成。

Jan, 2024

借鉴视频扩散模型的最新进展，我们提出了 DG4D，一种新颖的多阶段框架，通过明确从一个输入图像生成多视角视频来生成高质量和一致的 4D 资产，该框架在生成质量方面超过了基准方法。

May, 2024

DreamScene4D 是一种能够从野外单眼视频中生成多个物体的三维动态场景的方法，通过设计 “分解 - 重组” 方案，将视频场景及每个物体的三维运动进行分解，并使用开放词汇遮罩跟踪和适应性图像扩散模型对视频中的物体和背景进行分割、追踪和完整修复。

May, 2024

本文介绍了一种名为 Im4D 的混合场景表示方法，在动态视图合成方面表现出了先进的性能和高效的训练能力。

Oct, 2023

4DGen 是一种新颖的综合框架，将 4D 内容创建任务拆分为多个阶段，利用静态 3D 资产和单目视频序列作为构建 4D 内容的关键组成部分，使用动态 3D Gaussians 构建 4D 表示，在训练期间利用渲染进行高分辨率监督，从而实现了高质量的 4D 生成，并实施了 3D 感知的得分蒸馏采样和平滑正则化以提供空间 - 时间伪标签和无缝一致性先验，相比现有基线方法，在忠实重建输入信号和从新视点和时间步骤推断渲染方面取得了具有竞争力的结果，最重要的是，我们的方法支持基于实际场景的生成，为用户提供了增强控制，这是以前方法难以实现的特点。

Dec, 2023

为了解决现有动态场景生成方法的局限性，本研究提出一种新的流程，通过使用视频生成模型，摒弃了对多视图生成模型的依赖，从而充分利用了在多样真实世界数据集上训练的视频生成模型，生成具有增强的逼真度和结构完整性的动态场景，可从多个角度查看，为 4D 场景生成树立了新的标准。

Jun, 2024