Дирижируя Движением: Новое Поколение 4D-Анимации

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили инновационный подход к генерации реалистичной 4D-анимации динамических сцен, вдохновленный технологиями видео-диффузии.

Анимация реальных объектов демонстрирует способность системы к правдоподобному и динамичному воссозданию движения, раскрывая потенциал модели в задачах, требующих реалистичной симуляции физического мира.
Анимация реальных объектов демонстрирует способность системы к правдоподобному и динамичному воссозданию движения, раскрывая потенциал модели в задачах, требующих реалистичной симуляции физического мира.

Предлагаемая система ‘Chord’ использует иерархическое 4D-представление и метод дискретизации для обеспечения временной когерентности в генерируемых движениях.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Воссоздание реалистичной динамики сложных сцен остается сложной задачей, требующей значительных усилий и зачастую ограничиваясь узкими категориями объектов. В данной работе, ‘Choreographing a World of Dynamic Objects’, представлен универсальный генеративный конвейер CHORD, способный синтезировать разнообразные 4D-сцены с динамическими объектами посредством дистилляции знаний из видео-диффузионных моделей. Предложенный подход позволяет извлекать богатую информацию о лагранжевой динамике из эйлеровых представлений 2D-видео, обеспечивая категорийную независимость и высокую степень контроля над генерируемым движением. Не откроет ли это новые возможности для обучения робототехники и создания правдоподобных симуляций физического мира?

Танец Четырех Измерений: Вызов для Виртуальной Реальности

Создание правдоподобной и управляемой четырехмерной анимации является ключевым фактором для достижения эффекта полного погружения в виртуальную реальность и интерактивные среды. Однако, традиционные методы анимации, требующие ручной проработки каждого кадра, отличаются значительной трудоемкостью и недостаточной гибкостью. Они часто не позволяют оперативно вносить изменения в динамику движений или адаптировать их к взаимодействию с пользователем. В результате, даже высококачественная графика может потерять свою убедительность из-за неестественных или прерывистых движений, что снижает общее впечатление от опыта погружения. Необходимость в более эффективных и адаптивных решениях становится особенно актуальной в контексте развития метавселенных и интерактивных приложений, где реалистичность и отзывчивость анимации играют первостепенную роль.

Существующие методы создания динамичных сцен часто сталкиваются с проблемой баланса между пространственной точностью и временной согласованностью. В результате, даже сложные симуляции могут демонстрировать неестественные или дерганые движения, нарушая эффект погружения. Проблема заключается в том, что точное воспроизведение положения объектов в пространстве не всегда гарантирует плавность перехода между кадрами, особенно при взаимодействии множества элементов. Это проявляется в виде визуальных артефактов, когда объекты словно «подпрыгивают» или резко меняют траекторию, что снижает реалистичность и правдоподобность создаваемой анимации. Достижение гармонии между этими двумя аспектами требует новых подходов к моделированию и управлению движением в четырехмерном пространстве.

Существует острая потребность в системе, способной генерировать сложные динамические сцены, не жертвуя при этом реалистичностью и контролем над происходящим. Такая система должна обеспечивать плавное и естественное движение объектов, избегая рывков и неестественных искажений, которые часто встречаются в существующих подходах. Для достижения этой цели требуется инновационный метод, позволяющий одновременно моделировать физически правдоподобное поведение и предоставлять пользователю возможность точно управлять каждым аспектом анимации. Способность создавать правдоподобные и управляемые динамические сцены имеет решающее значение для широкого спектра приложений, от создания реалистичных виртуальных миров до разработки продвинутых симуляторов и интерактивных развлечений.

Проблема создания правдоподобных и управляемых движений в четырехмерном пространстве требует принципиально нового подхода к представлению и манипулированию движением. Традиционные методы, основанные на ключевых кадрах и интерполяции, оказываются недостаточными для адекватного описания сложных динамических сцен, поскольку не учитывают взаимосвязь между пространственными и временными характеристиками движения. Необходима система, способная не просто воспроизводить заданную траекторию, но и моделировать физические силы и ограничения, влияющие на объект в четырехмерном пространстве, что позволит создавать более реалистичные и убедительные анимации. Новый подход должен обеспечивать возможность точного контроля над движением, сохраняя при этом его естественность и плавность, а также масштабируемость для работы со сложными сценами и большим количеством объектов.

Для оптимизации 3D-моделей сцены, исходные меши преобразуются в 3D-GS представление для вычисления градиентов, после чего итеративно уточняется 4D-представление путем рендеринга видео, получения оптимизационных градиентов с помощью модели генерации видео и применения регуляризации для обеспечения пространственной и временной гладкости.
Для оптимизации 3D-моделей сцены, исходные меши преобразуются в 3D-GS представление для вычисления градиентов, после чего итеративно уточняется 4D-представление путем рендеринга видео, получения оптимизационных градиентов с помощью модели генерации видео и применения регуляризации для обеспечения пространственной и временной гладкости.

Иерархическое Представление 4D: Укрощение Движения

В основе нашего подхода лежит 4D-представление движения, объединяющее двухуровневые контрольные точки для пространственной деформации и структуру Fenwick Tree для эффективного временного кодирования. Двухуровневая система контрольных точек позволяет управлять деформациями как на локальном, так и на глобальном уровне. Fenwick Tree, также известный как бинарный индексированный древовидный массив, используется для компактного представления временных данных и обеспечения быстрого доступа к ним, что необходимо для эффективной обработки динамических сцен. Комбинация этих двух компонентов обеспечивает точное управление деформациями в пространстве и времени, позволяя создавать плавные и реалистичные анимации.

Иерархическая структура представления динамических сцен обеспечивает точное управление локальными деформациями при сохранении глобальной временной когерентности. Это достигается за счет многоуровневой организации данных, где контроль над деформацией осуществляется на разных уровнях детализации. Более мелкие деформации, затрагивающие локальные области сцены, контролируются независимо, что позволяет добиться высокой точности. Одновременно с этим, глобальная временная когерентность поддерживается за счет агрегации и синхронизации изменений на более высоких уровнях иерархии, обеспечивая плавные и реалистичные движения всей сцены. Такая организация позволяет эффективно управлять сложными деформациями, минимизируя артефакты и обеспечивая визуальную достоверность.

Система инициализирует сцену и обеспечивает основу для динамической манипуляции, используя представление 3D-GS (Grid-based Scene). 3D-GS представляет собой сцену в виде иерархической сетки, где каждый узел соответствует определенному объему пространства. Это позволяет эффективно хранить и обрабатывать геометрию сцены, а также обеспечивает основу для применения локальных деформаций и глобальных преобразований. В частности, 3D-GS обеспечивает начальную геометрию и топологию, которые затем используются для построения 4D-представления движения, позволяя системе отслеживать и манипулировать динамическими изменениями в сцене.

Разделение управления пространственными и временными аспектами динамических сцен позволяет добиться более интуитивного и гибкого редактирования движения. Традиционные методы часто объединяют эти параметры, что затрудняет внесение точных изменений без влияния на другие части анимации. Наш подход позволяет пользователю независимо манипулировать формой объекта в пространстве и его эволюцией во времени. Это достигается за счет использования отдельных структур данных и алгоритмов для управления пространственными деформациями и временной когерентностью, что упрощает процесс редактирования и позволяет добиться более точного контроля над динамикой сцены.

Древовидная структура Fenwick позволяет эффективно хранить и компоновать кумулятивные деформации во времени, обеспечивая согласованность между соседними кадрами за счет совместного использования параметров, например, узел <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (r_{k}^{[6]},T_{k}^{[6]}) </span> кодирует накопленную деформацию для кадров 5-6 и используется для запросов по кадрам 6 и 7.
Древовидная структура Fenwick позволяет эффективно хранить и компоновать кумулятивные деформации во времени, обеспечивая согласованность между соседними кадрами за счет совместного использования параметров, например, узел (r_{k}^{[6]},T_{k}^{[6]}) кодирует накопленную деформацию для кадров 5-6 и используется для запросов по кадрам 6 и 7.

‘Chord’: Конвейер для Танца Динамичных Сцен

Система ‘Chord’ представляет собой конвейер для генерации динамических сцен, использующий представление движения в 4D и генеративную видеомодель. Данный подход позволяет создавать реалистичные и контролируемые видеопоследовательности, представляя движение объектов не только в трехмерном пространстве, но и во времени, что обеспечивает более точное и правдоподобное моделирование. В основе конвейера лежит интеграция 4D представления движения с генеративной моделью, что обеспечивает контроль над траекториями и поведением объектов в генерируемых сценах. Использование 4D представления движения позволяет учитывать как пространственные координаты, так и изменения во времени, что критически важно для создания убедительных динамических сцен.

В основе системы ‘Chord’ лежит модифицированная целевая функция SDS, обозначенная как W-RFSDS, построенная на основе моделей Rectified Flow. W-RFSDS используется для управления генерацией правдоподобных движений в динамических сценах. Rectified Flow Models позволяют эффективно моделировать сложные распределения вероятностей, необходимые для реалистичной анимации. Модификация SDS заключается в оптимизации процесса обучения для улучшения качества генерируемых траекторий движения и обеспечения соответствия заданным условиям и ограничениям, что позволяет системе создавать более когерентные и физически правдоподобные сцены.

Для обеспечения локальной согласованности и глобальной когерентности динамических сцен в системе ‘Chord’ применяются методы пространственной и временной регуляризации. Пространственная регуляризация, реализованная с использованием функции потерь ARAP, способствует сохранению реалистичности генерируемого движения за счет минимизации деформаций и поддержания геометрической правдоподобности. Временная регуляризация, в свою очередь, гарантирует плавность и последовательность движения во времени, предотвращая резкие и неестественные переходы между кадрами. Комбинация этих методов позволяет создавать динамические сцены, в которых движение объектов является одновременно реалистичным и логичным в контексте общей сцены.

По результатам пользовательских исследований, разработанная система демонстрирует передовые результаты в генерации динамических сцен. В частности, 89.6% пользователей отметили соответствие сгенерированных сцен запрошенным промптам, а 84% оценили реалистичность полученного движения. Эти показатели значительно превосходят результаты, достигнутые другими существующими методами, что подтверждает эффективность предложенного подхода к управлению и генерации динамических сцен.

Для повышения реалистичности генерируемого движения в системе ‘Chord’ используется функция потерь ARAP (As-Rigid-As-Possible), поддерживающая пространственную регуляризацию. Результаты тестирования на бенчмарке VideoPhy-2 показали, что наш подход достиг наивысшего показателя по семантической согласованности (SA) и второго по величине показателя по физическому здравому смыслу (PC), что подтверждает эффективность предложенного метода в создании правдоподобных и логичных динамических сцен.

В сравнении с другими методами анимации мешей, наш подход обеспечивает более точное соответствие заданным подсказкам и демонстрирует более естественную динамику движения, как показано на примере результатов, полученных с помощью Animate3D[28], AnimateAnyMesh[73], MotionDreamer[64] и 4D-реконструкции из видео TrajectoryCrafter[84], с дополнительными материалами на нашем сайте.
В сравнении с другими методами анимации мешей, наш подход обеспечивает более точное соответствие заданным подсказкам и демонстрирует более естественную динамику движения, как показано на примере результатов, полученных с помощью Animate3D[28], AnimateAnyMesh[73], MotionDreamer[64] и 4D-реконструкции из видео TrajectoryCrafter[84], с дополнительными материалами на нашем сайте.

Данная работа, стремящаяся к созданию реалистичных движений в динамических сценах, напоминает алхимию, где из хаоса видеоданных выжимают предсказуемость. Использование диффузионных моделей и иерархического представления, словно сборка сложного механизма, призван обуздать непостоянство времени. Как верно заметил Дэвид Марр: «Понимание приходит не от знания деталей, а от понимания принципов». В данном случае, принципом является не просто генерация движения, а создание иллюзии жизни, где каждый кадр — это мгновение, выхваченное из потока вероятностей. Fenwick tree, используемый для обеспечения временной связности, играет роль невидимых нитей, удерживающих этот цифровой голем от рассыпания на пиксели.

Что Дальше?

Представленный подход, словно попытка запечатлеть танец теней, открывает двери в мир динамических сцен. Однако, стоит признать, что само понятие «реалистичное движение» — это лишь вежливая ложь, которую мы рассказываем машинам. Укротить хаос, заставить пиксели плясать под нашу дудку — задача, требующая не просто увеличения датасетов, а скорее, поиска заклинаний, способных преобразовать шум в золото. Пока же чаще получается медь.

Истинным вызовом представляется не столько генерация отдельных фрагментов движения, сколько обеспечение их долгосрочной когерентности. Fenwick tree, как и любая иерархия, — это лишь временная победа над энтропией. Пока модель не научится предвидеть последствия своих действий, она останется лишь искусным подражателем. Если же модель вдруг начнёт вести себя странно, возможно, это знак того, что она наконец-то начала думать.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на интеграцию физических симуляций с генеративными моделями. Но даже тогда останется вопрос: достаточно ли нам просто симулировать реальность, или необходимо создать что-то принципиально новое? В конце концов, танец теней может оказаться куда интереснее, чем точное отражение мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04194.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-08 07:00