Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили NeoVerse — подход, позволяющий создавать детализированные и динамичные 4D-модели реального мира из обычных видеозаписей.
NeoVerse обеспечивает масштабируемую реконструкцию и генерацию 4D-сцен из монокулярных видео, используя 4D Gaussian Splatting и передовые методы моделирования движения.
Несмотря на значительный прогресс в области 4D-моделирования мира, существующие методы часто сталкиваются с ограничениями масштабируемости при работе с неструктурированными данными. В данной работе представлена система NeoVerse: Enhancing 4D World Model with in-the-wild Monocular Videos, предлагающая новый подход к построению 4D-моделей на основе одиночных видео, что позволяет эффективно осуществлять реконструкцию и генерацию контента. Ключевым достижением является преодоление ограничений масштабируемости за счет разработки методов, обеспечивающих высокую производительность и обобщающую способность системы в различных областях применения. Какие перспективы открываются для использования NeoVerse в задачах, требующих реалистичного и динамичного моделирования окружающей среды?
Восстановление Реальности: От Захваченных Видео к Живым 4D-Мирам
Воссоздание динамичных трехмерных сцен из обычных видеозаписей, сделанных в реальных условиях, представляет собой сложную задачу для существующих методов. В отличие от контролируемых лабораторных условий, «дикие» видео характеризуются изменчивым освещением, быстрым движением объектов и недостатком информации о глубине. Традиционные алгоритмы, разработанные для статических сцен или высококачественных данных, часто не справляются с этими сложностями, приводя к неточным реконструкциям и временным несоответствиям. Необходимость в обработке таких неструктурированных данных требует принципиально новых подходов к захвату, обработке и представлению трехмерной информации, способных эффективно справляться с шумом и неопределенностью, свойственными реальным видеозаписям.
Существующие методы реконструкции сталкиваются с серьезными трудностями при одновременном обеспечении высокой точности и приемлемой вычислительной сложности при создании крупномасштабных, последовательных во времени 4D-представлений. Попытки добиться детализированной реконструкции часто приводят к экспоненциальному росту требуемых вычислительных ресурсов, что делает невозможным обработку больших сцен или потоковых видеоданных в реальном времени. В то же время, упрощение алгоритмов для повышения скорости обработки неизбежно снижает качество и реалистичность реконструируемого окружения. Данный компромисс между точностью и производительностью представляет собой ключевую проблему, ограничивающую возможности применения современных технологий в таких областях, как виртуальная и дополненная реальность, а также робототехника, где требуется одновременное моделирование динамических сцен и их взаимодействие с виртуальными или физическими агентами.
Создание систем, способных эффективно моделировать и визуализировать динамические трехмерные сцены, является критически важным для развития таких областей, как виртуальная и дополненная реальность (VR/AR) и робототехника. Существующие подходы, однако, демонстрируют недостаточно высокую производительность при работе с крупномасштабными, изменяющимися во времени данными, не обеспечивая требуемого уровня детализации и плавности визуализации. Текущие результаты, полученные на стандартных наборах данных, таких как VRNeRF и Scannet++, подтверждают, что существующие методы пока не соответствуют предъявляемым требованиям к качеству и эффективности, что подчеркивает необходимость разработки новых, более совершенных алгоритмов и архитектур.
NeoVerse: Симбиоз Реконструкции и Генерации
NeoVerse использует гибридный подход к реконструкции и генерации 4D-сцен, объединяя преимущества обеих методологий. Традиционные методы реконструкции позволяют точно воссоздать геометрию сцены на основе входных данных, однако испытывают трудности с заполнением пробелов и детализацией сложных текстур. Генеративные модели, такие как диффузионные, способны создавать реалистичные детали, но нуждаются в строгих ограничениях для обеспечения геометрической согласованности. Гибридный подход NeoVerse позволяет использовать реконструкцию для создания базовой 3D-модели, а затем дополнять и детализировать ее с помощью генеративных моделей, что обеспечивает как точность геометрии, так и высокую реалистичность финальной сцены.
Система NeoVerse использует метод разреженной реконструкции по ключевым кадрам для создания первоначальной грубой 3D-модели на основе входного видеопотока. В рамках данного подхода, ключевые кадры из видео выбираются на основе их информативности и используются для оценки структуры сцены. Реконструкция выполняется не для каждого кадра, а только для выбранных ключевых, что существенно снижает вычислительные затраты. Получаемая модель является разреженной, то есть содержит ограниченное количество 3D-точек или полигонов, представляющих геометрию сцены. Этот начальный этап обеспечивает базовую структуру, которая впоследствии уточняется и дополняется с помощью диффузионной модели.
Реконструкция, полученная методом разреженного ключевого кадра, подвергается дальнейшей детализации и завершению с помощью диффузионной модели. В данном процессе, восстановленная геометрия служит направляющим сигналом для диффузионной модели, определяя структуру и ограничения для генерации новых деталей. Это позволяет восполнить пробелы и неточности, возникающие в процессе первоначальной реконструкции, и создать более полное и правдоподобное 4D-представление сцены. Использование восстановленной геометрии в качестве условия для генерации обеспечивает согласованность между реконструированными и сгенерированными элементами, повышая реалистичность и точность итоговой сцены.
В NeoVerse для эффективной визуализации и представления реконструированных сцен используется метод Gaussian Splatting. Данный подход позволяет достичь передовых показателей производительности реконструкции на стандартных наборах данных, таких как VRNeRF и Scannet++. Gaussian Splatting представляет собой метод, основанный на представлении сцены в виде набора 3D-гауссиан, что обеспечивает высокую скорость рендеринга и возможность реалистичной визуализации сложных геометрических форм. По результатам тестов, NeoVerse демонстрирует state-of-the-art результаты по метрикам качества реконструкции на указанных датасетах, превосходя существующие методы по скорости и точности.
Иллюзия Реальности: Моделирование Деградации для Повышения Правдоподобия
Для повышения реалистичности генерируемых сцен в NeoVerse используются методы монокулярного моделирования деградации. Данные техники эмулируют типичные артефакты, возникающие при захвате изображений с использованием одной камеры, такие как размытие, шум и потерю детализации. Этот процесс позволяет создавать синтетические данные для обучения диффузионных моделей, что позволяет им генерировать более правдоподобные результаты, приближенные к реальным изображениям и видео, полученным с монокулярных камер. Моделирование деградации позволяет повысить устойчивость и качество генерации контента, особенно в сложных и неидеальных условиях съемки.
Для повышения реалистичности генерируемых сцен в NeoVerse применяется процедура, включающая в себя отсечение невидимых Гауссиан (Visibility-based Gaussian Culling), направленная на удаление Гауссиан, закрытых другими объектами в сцене. Дополнительно используется фильтр усреднения геометрии (Average Geometry Filter), который моделирует искажения и артефакты на краях объектов, возникающие в реальных условиях съемки. Эти методы позволяют создавать более правдоподобные данные для обучения диффузионной модели, что способствует генерации визуально более достоверных результатов.
Симуляции деградации изображения, такие как удаление окклюдированных гауссиан и фильтрация геометрии, используются для генерации обучающих данных для диффузионной модели. Этот процесс позволяет модели изучать закономерности, возникающие в реальных изображениях с учетом различных артефактов и искажений. В результате, диффузионная модель способна генерировать более правдоподобные и визуально реалистичные сцены, поскольку она обучается на данных, имитирующих типичные дефекты, встречающиеся в реальных изображениях и видео.
В основе конвейера реконструкции используется модель Feed-Forward 4DGS, построенная на базе VGGT и применяющая двунаправленное моделирование движения (Bidirectional Motion Modeling) для обеспечения временной согласованности. Данный подход позволяет достичь превосходных результатов по сравнению с существующими аналогами при работе со сложными видеозаписями, полученными в реальных условиях (in-the-wild videos), что подтверждает передовые характеристики генерации.
Контролируемая Генерация и Новые Горизонты Применения
Система NeoVerse предоставляет широкие возможности для контролируемой генерации видео, что находит применение в различных областях. Инструменты, такие как TrajectoryCrafter и ReCamMaster, позволяют пользователям управлять траекторией камеры и создавать новые углы обзора в сгенерированных видео. TrajectoryCrafter, в частности, специализируется на создании сложных, динамичных траекторий, в то время как ReCamMaster обеспечивает точный контроль над положением и ориентацией виртуальной камеры. Эти инструменты не просто генерируют видео, а позволяют пользователям направлять процесс генерации, обеспечивая желаемый результат и открывая новые горизонты для создания контента и интерактивных приложений.
Восстановленная четырехмерная сцена служит основой для генерации новых перспектив и траекторий в системе NeoVerse. Этот подход позволяет не просто воссоздать существующую реальность, но и динамически изменять её, создавая совершенно новые визуальные впечатления. Используя точную трехмерную модель, дополненную временной информацией, система способна прогнозировать и отображать сцену с любых углов и в любой момент времени. Это открывает возможности для создания реалистичных виртуальных и дополненных реальностей, где пользователь может свободно перемещаться и взаимодействовать с окружением, а также для разработки систем автоматической навигации и планирования траекторий для робототехники и автономных транспортных средств. По сути, NeoVerse предоставляет платформу для манипулирования временем и пространством в цифровом формате.
Система NeoVerse предоставляет уникальную возможность управления процессом генерации видео посредством точечного контроля, реализуемого, например, через метод ViewCrafter. Данный подход позволяет пользователям точно определять желаемое содержимое в генерируемом видео, указывая конкретные точки или объекты, которые должны присутствовать в кадре. В отличие от традиционных методов, где результат генерации часто непредсказуем, NeoVerse обеспечивает управляемость и предсказуемость, позволяя создавать видеоматериалы с заданными характеристиками. Это открывает новые перспективы в создании персонализированного контента, разработке интерактивных приложений и автоматизации процессов видеопроизводства, где требуется точное соответствие заданным критериям.
Сочетание точной реконструкции сцены с мощными генеративными возможностями открывает принципиально новые перспективы для виртуальной и дополненной реальности, робототехники и создания контента в системе NeoVerse. Благодаря возможности детального воссоздания окружающей среды, система способна генерировать реалистичные и динамичные сцены, адаптированные под конкретные задачи — от создания иммерсивных виртуальных миров до обучения роботов в симулированных условиях. При этом, значительное ускорение процесса генерации достигается за счет использования общедоступных техник дистилляции, что делает NeoVerse не только мощным, но и эффективным инструментом для широкого круга применений и позволяет масштабировать его возможности для решения задач различной сложности.
Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в моделировании 4D-мира. NeoVerse, предлагая эффективную реконструкцию и генерацию из монокулярных видео, избегает излишней сложности, присущей многим существующим подходам. Это особенно заметно в контексте масштабируемости — ключевого аспекта, где NeoVerse превосходит своих предшественников. Как однажды заметил Янн Лекун: «Машинное обучение — это, по сути, программирование, в котором вы не программируете правила, а данные». Эта фраза отражает суть NeoVerse — система, обучающаяся на данных, а не жестко запрограммированная, что позволяет достичь большей гибкости и реалистичности в моделировании динамичных сцен. Умение эффективно использовать данные — признак глубокого понимания, а не просто технической реализации.
Куда же дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к реконструкции четырехмерных моделей мира из необработанных монокулярных видео. Однако, подобно хорошо спроектированному мосту, чья красота проявляется лишь в его надежности, истинное испытание для NeoVerse — это не просто демонстрация возможностей, но и решение неявно подразумеваемых проблем. Масштабируемость, хотя и улучшенная, все же остается узким местом. Вопрос не в том, сколько данных можно обработать, а в том, как эффективно использовать те, что уже имеются, избегая избыточности и сохраняя когерентность.
По-настоящему интересным представляется не столько совершенствование алгоритмов реконструкции, сколько интеграция этих моделей с системами, способными к осмысленному взаимодействию. Необходимо отойти от представления о 4D-модели как о статичном объекте и рассматривать ее как динамическую сущность, способную к обучению и адаптации. Настоящая сложность заключается в том, чтобы избежать создания цифровых двойников, лишенных души, — искусственных миров, которые впечатляют технически, но не трогают эмоционально.
В конечном итоге, истинное мастерство проявляется в умении упрощать, а не усложнять. Идеальная модель — это та, которую не замечаешь, пока она не перестает работать. Именно к этой простоте и гармонии следует стремиться, помня, что последовательность в проектировании — это проявление уважения к тем, кто будет пользоваться результатами этой работы в будущем.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00393.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2026-01-05 11:41