CVPR`24 | 4D编辑哪家强？浙大首次提出通用指导4D编辑框架：Instruct 4D-to-4D

文章主旨：

通过2D扩散模型实现4D场景的伪3D编辑，解决动态场景编辑中的时间与空间一致性问题。

关键要点：

• 提出了Instruct 4D-to-4D框架，通过伪3D场景编辑实现4D场景的指导性编辑。
• 增强了Instruct-Pix2Pix模型，引入了anchor感知注意力模块，支持批量处理与一致性编辑。
• 结合光流引导的滑动窗口方法，确保时间一致性并提高编辑效率。
• 采用迭代数据集生成与更新策略，显著提升编辑质量和收敛速度。
• 实验验证表明该方法在多种任务中实现了高质量的4D场景编辑效果，优于基线方法。

内容结构：

1. 介绍

阐述了4D场景编辑的挑战与研究背景，强调传统方法在时间和空间一致性上的局限性，并引入了Instruct 4D-to-4D框架，以解决伪3D场景的编辑难题。

2. 方法

• 伪3D编辑框架：将4D场景分解为伪3D子问题，分别处理时间一致性和伪视图编辑。
• Anchor感知注意力模块：通过使用anchor帧参考图像，保证批次间编辑风格一致性。
• 光流引导滑动窗口方法：利用光流预测，确保视频帧间的像素对应关系，实现逐帧编辑的时间传播。
• 基于Warping的伪视图传播：采用空间和时间Warping技术，生成一致的编辑数据集，用于NeRF模型训练。
• 迭代式pipeline：通过并行化和退火策略，优化编辑效率和结果收敛性。

3. 实验

• 对单目和多摄像头动态场景进行编辑评估，展示了框架在细节和清晰度上的显著提升。
• 与基线方法IN2N-4D进行定性和定量比较，验证了该方法的优越性。
• 消融研究分析了关键模块的有效性，进一步确认设计选择的合理性。

4. 结论

总结了Instruct 4D-to-4D框架的创新点及其在高质量4D场景编辑中的突出表现，希望未来研究可以在此基础上进一步扩展。

文章总结：

Instruct 4D-to-4D框架提供了一种高效且创新的方式解决动态场景编辑复杂性，推动了4D场景编辑领域的发展。

“看不见的成本正在蚕食企业效益”

了解更多

AI生成未来

查看原文：CVPR`24 | 4D编辑哪家强？浙大首次提出通用指导4D编辑框架：Instruct 4D-to-4D

文章来源：

AI生成未来

扫码关注公众号