要約
拡散モデルの最近の進歩により、画像とビデオの生成において優れた機能が実証され、4D 合成の効率がさらに向上しました。
既存の 4D 生成方法は、ユーザーフレンドリーな条件に基づいて高品質の 4D オブジェクトまたはシーンを生成でき、ゲーム業界やビデオ業界に利益をもたらします。
ただし、これらの方法では、シーン内の複雑な 4D トランジションやインタラクションの大幅なオブジェクト変形を合成するのが困難です。
この課題に対処するために、リアルで複雑なシーンの遷移を可能にする新しいテキストから 4D への合成フレームワークである Trans4D を提案します。
具体的には、まずマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) を使用して、4D シーンの初期化と効果的な遷移タイミング計画のための物理を意識したシーン記述を生成します。
次に、表現力豊かな幾何学的オブジェクトの変形を伴う、計画に基づいた複雑なシーンレベルの 4D トランジションを実現するための、ジオメトリを意識した 4D トランジション ネットワークを提案します。
広範な実験により、Trans4D が正確かつ高品質のトランジションを備えた 4D シーンの生成において既存の最先端の方法を常に上回るパフォーマンスを示し、その有効性が検証されました。
コード: https://github.com/YangLing0818/Trans4D
要約(オリジナル)
Recent advances in diffusion models have demonstrated exceptional capabilities in image and video generation, further improving the effectiveness of 4D synthesis. Existing 4D generation methods can generate high-quality 4D objects or scenes based on user-friendly conditions, benefiting the gaming and video industries. However, these methods struggle to synthesize significant object deformation of complex 4D transitions and interactions within scenes. To address this challenge, we propose Trans4D, a novel text-to-4D synthesis framework that enables realistic complex scene transitions. Specifically, we first use multi-modal large language models (MLLMs) to produce a physic-aware scene description for 4D scene initialization and effective transition timing planning. Then we propose a geometry-aware 4D transition network to realize a complex scene-level 4D transition based on the plan, which involves expressive geometrical object deformation. Extensive experiments demonstrate that Trans4D consistently outperforms existing state-of-the-art methods in generating 4D scenes with accurate and high-quality transitions, validating its effectiveness. Code: https://github.com/YangLing0818/Trans4D
arxiv情報
著者 | Bohan Zeng,Ling Yang,Siyu Li,Jiaming Liu,Zixiang Zhang,Juanxi Tian,Kaixin Zhu,Yongzhen Guo,Fu-Yun Wang,Minkai Xu,Stefano Ermon,Wentao Zhang |
発行日 | 2024-10-09 17:56:03+00:00 |
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