論文全文： https://arxiv.org/abs/2503.14501項目主頁： https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D

4D生成：AIGC領域的新革命！擴散模型已經在2D、視頻乃至3D內容生成方面取得了巨大成功，而現在，研究人員的目光已轉向4D生成，通過多樣化的控制條件生成時空一致性4D資產。讓用戶可以身臨其境創造、操控自己的4D世界，體驗如電影《頭號玩家》中描繪的沉浸式元宇宙！

本文全面綜述了4D生成領域，系統性地總結了其基礎技術、發展脈絡、面臨的挑戰、應用方向，并深入探討了其未來潛力。無論是動態目標/場景生成、數字人合成還是自動駕駛，4D生成正在為多領域的技術突破鋪平道路！

我們致力于為學術界和工業界提供一個系統化的視角，幫助推動4D生成技術向更自由、更沉浸、更高效、更廣闊的方向發展，同時探索其在多領域的應用價值。

未來已來，虛擬與現實的邊界正在被打破！ 歡迎同行引用、討論，并關注我們后續的技術工作！一起探索4D生成的無限可能！

摘要

生成式人工智能（AI）近年來在多個領域取得了顯著進展。在2D、視頻以及3D內容生成領域快速發展的基礎上，4D生成作為一個新穎且快速發展的研究領域逐漸興起，并吸引了越來越多的關注。4D生成專注于基于用戶輸入創建具有時空一致性的動態3D資產，能夠提供更大的創作自由以及更加豐富的沉浸式體驗。本文對4D生成領域進行了全面的綜述，從系統的角度總結了其核心技術、發展軌跡、主要挑戰和實際應用，同時探討了未來可能的研究方向。

本綜述首先介紹了各種基礎的4D表示模型，隨后回顧了基于這些表示構建的4D生成框架以及將運動和幾何先驗融入4D資產的關鍵技術。我們總結了4D生成面臨的五大主要挑戰：一致性、可控性、多樣性、效率和保真度，并概述了現有解決方案以應對這些問題。我們系統性地分析了4D生成的應用，包括動態對象生成、場景生成、數字人合成、4D內容編輯以及自動駕駛領域。最后，我們深入討論了目前阻礙4D生成領域發展的主要障礙。

本綜述對4D生成領域提供了清晰且全面的概述，旨在激發對這一快速發展領域的進一步探索與創新。

組織架構

我們對快速發展的4D生成領域進行了全面綜述，并提出了一種系統的三層分類法來組織該領域。該框架為理解4D生成的關鍵方面提供了清晰的結構，包括表示方法、基礎技術、流程分類、現存挑戰以及當前應用。

多種4D生成

4D生成中的代表性方向。根據不同的控制方式，4D生成任務被劃分為五個關鍵領域：(1) 文本到4D生成，方法如4D-fy 、MAV3D和 AYG，利用文本作為控制條件生成多樣化的4D資產；(2) 圖像到4D生成，以DreamGaussian4D和 Human4DiT為代表，重點在于從輸入圖像中忠實地重建4D資產；(3) 視頻到4D生成，如4Diffusion和 L4GM，注重在生成的4D序列中保持時空一致性；(4) 3D到4D生成，以HyperDiffusion為例，將靜態3D資產擴展到時間維度以生成動態4D輸出；(5) 多條件4D生成，如TC4D、STAR4D和 Sync4D，整合多種控制條件以實現精確且可控的4D生成。

多種4D生成管線和監督方式

我們總結了生成4D資產的兩種方法：基于推理的方法和基于優化的方法。這些生成流程包括：(a) 直接基于輸入條件生成4D資產；(b) 利用擴散模型生成多時間點和多視角的訓練數據，從而實現間接的4D生成；(c) 結合多個擴散模型，通過隱式蒸餾提供生成先驗，并通過多階段訓練達到4D生成目標；(d) 利用多模態數據提供顯式監督信號來實現4D生成。

4D生成方法梳理

我們系統梳理了當前4D生成的方法，包含其基礎表征、 主要優化方式、控制條件以及主要解決的4D生成挑戰（一致性、可控性、多樣性、高效性、忠實性）。

總結

本綜述全面回顧了4D生成這一新興領域的發展狀況，該領域在多個領域中展現出巨大的潛力。我們系統介紹了生成模型的表示方法、設計和訓練策略，重點分析了關鍵挑戰并總結了相應的解決方案。此外，我們還探討了未解的問題和潛在的研究方向，為該領域未來的創新機會提供了深入見解。通過闡述4D生成的基礎要素及其相關挑戰，我們希望為新進入該領域的研究人員和實踐者提供詳盡且易于理解的概述。

本文轉自AI生成未來 ，作者：AI生成未來

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