一份4D生成领域超全景图谱！（对象建模、场景生成、数字人、4D编辑和自动驾驶）

论文全文： https://arxiv.org/abs/2503.14501项目主页： https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D

4D生成：AIGC领域的新革命！扩散模型已经在2D、视频乃至3D内容生成方面取得了巨大成功，而现在，研究人员的目光已转向4D生成，通过多样化的控制条件生成时空一致性4D资产。让用户可以身临其境创造、操控自己的4D世界，体验如电影《头号玩家》中描绘的沉浸式元宇宙！

本文全面综述了4D生成领域，系统性地总结了其基础技术、发展脉络、面临的挑战、应用方向，并深入探讨了其未来潜力。无论是动态目标/场景生成、数字人合成还是自动驾驶，4D生成正在为多领域的技术突破铺平道路！

我们致力于为学术界和工业界提供一个系统化的视角，帮助推动4D生成技术向更自由、更沉浸、更高效、更广阔的方向发展，同时探索其在多领域的应用价值。

未来已来，虚拟与现实的边界正在被打破！ 欢迎同行引用、讨论，并关注我们后续的技术工作！一起探索4D生成的无限可能！

摘要

生成式人工智能（AI）近年来在多个领域取得了显著进展。在2D、视频以及3D内容生成领域快速发展的基础上，4D生成作为一个新颖且快速发展的研究领域逐渐兴起，并吸引了越来越多的关注。4D生成专注于基于用户输入创建具有时空一致性的动态3D资产，能够提供更大的创作自由以及更加丰富的沉浸式体验。本文对4D生成领域进行了全面的综述，从系统的角度总结了其核心技术、发展轨迹、主要挑战和实际应用，同时探讨了未来可能的研究方向。

本综述首先介绍了各种基础的4D表示模型，随后回顾了基于这些表示构建的4D生成框架以及将运动和几何先验融入4D资产的关键技术。我们总结了4D生成面临的五大主要挑战：一致性、可控性、多样性、效率和保真度，并概述了现有解决方案以应对这些问题。我们系统性地分析了4D生成的应用，包括动态对象生成、场景生成、数字人合成、4D内容编辑以及自动驾驶领域。最后，我们深入讨论了目前阻碍4D生成领域发展的主要障碍。

本综述对4D生成领域提供了清晰且全面的概述，旨在激发对这一快速发展领域的进一步探索与创新。

组织架构

我们对快速发展的4D生成领域进行了全面综述，并提出了一种系统的三层分类法来组织该领域。该框架为理解4D生成的关键方面提供了清晰的结构，包括表示方法、基础技术、流程分类、现存挑战以及当前应用。

多种4D生成

4D生成中的代表性方向。根据不同的控制方式，4D生成任务被划分为五个关键领域：(1) 文本到4D生成，方法如4D-fy 、MAV3D和 AYG，利用文本作为控制条件生成多样化的4D资产；(2) 图像到4D生成，以DreamGaussian4D和 Human4DiT为代表，重点在于从输入图像中忠实地重建4D资产；(3) 视频到4D生成，如4Diffusion和 L4GM，注重在生成的4D序列中保持时空一致性；(4) 3D到4D生成，以HyperDiffusion为例，将静态3D资产扩展到时间维度以生成动态4D输出；(5) 多条件4D生成，如TC4D、STAR4D和 Sync4D，整合多种控制条件以实现精确且可控的4D生成。

多种4D生成管线和监督方式

我们总结了生成4D资产的两种方法：基于推理的方法和基于优化的方法。这些生成流程包括：(a) 直接基于输入条件生成4D资产；(b) 利用扩散模型生成多时间点和多视角的训练数据，从而实现间接的4D生成；(c) 结合多个扩散模型，通过隐式蒸馏提供生成先验，并通过多阶段训练达到4D生成目标；(d) 利用多模态数据提供显式监督信号来实现4D生成。

4D生成方法梳理

我们系统梳理了当前4D生成的方法，包含其基础表征、 主要优化方式、控制条件以及主要解决的4D生成挑战（一致性、可控性、多样性、高效性、忠实性）。

总结

本综述全面回顾了4D生成这一新兴领域的发展状况，该领域在多个领域中展现出巨大的潜力。我们系统介绍了生成模型的表示方法、设计和训练策略，重点分析了关键挑战并总结了相应的解决方案。此外，我们还探讨了未解的问题和潜在的研究方向，为该领域未来的创新机会提供了深入见解。通过阐述4D生成的基础要素及其相关挑战，我们希望为新进入该领域的研究人员和实践者提供详尽且易于理解的概述。

本文转自AI生成未来 ，作者：AI生成未来

原文链接:​​https://mp.weixin.qq.com/s/tQTgeilNsJqT_Oxku3IE3w​​