AIGC领域新革命！浙大团队最新综述全面解析「4D生成」核心技术与挑战

AIGC领域新革命！浙大团队最新综述全面解析「4D生成」核心技术与挑战

近年来，生成式人工智能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。

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。

论文标题：Advances in 4D Generation: A Survey

论文全文：https://arxiv.org/abs/2503.14501

项目主页：https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D