DreamGaussian4D: Generative 4D Gaussian Splatting

最近在4D内容生成方面取得了显著进展。然而，现有方法存在优化时间长、缺乏运动可控性和细节水平低的问题。本文介绍了DreamGaussian4D，这是一个高效的4D生成框架，建立在4D高斯喷洒表示法的基础上。我们的关键见解是，高斯喷洒中空间变换的显式建模使其比隐式表示更适合于4D生成设置。DreamGaussian4D将优化时间从几个小时缩短到几分钟，允许对生成的3D运动进行灵活控制，并产生可以在3D引擎中高效渲染的动画网格。

DreamGaussian4D论文旨在解决现有4D内容生成方法优化时间长、缺乏运动可控性和细节水平低的问题。

DreamGaussian4D利用4D高斯喷洒表示法，通过显式建模空间变换，提高了4D生成效率和运动控制能力。

DreamGaussian4D将优化时间从几小时缩短到几分钟，可生成可渲染的动态网格，并且具有灵活的3D运动控制能力。

最近的相关研究包括4D内容生成和运动控制，如《Neural 4D Shape Modeling》和《Learning to Control Self-Assembling Morphologies》。