4D-LRM模型：Adobe联合高校推出4D重建方案

**4D-LRM模型：Adobe联合高校推出4D重建新方案，高效实现动态场景重建** 还在为复杂动态场景的重建效率而烦恼吗？Adobe研究公司联合密歇根大学等机构，重磅推出新型4D重建模型——4D-LRM (Large Space-Time Reconstruction Model)。该模型基于Transformer架构，采用4D高斯原语，能够从稀疏的输入视图和任意时间点出发，快速高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景。4D-LRM不仅效率惊人，可在单个A100 GPU上于1.5秒内重建24帧序列，更具备强大的泛化能力，支持多种相机配置，尤其擅长处理帧插值。其广泛的应用前景涵盖视频游戏、电影制作、AR/VR、机器人、数字内容创作以及科学研究等领域，为动态内容的理解和创作带来革新。项目地址：[http://4dlrm.github.io/](http://4dlrm.github.io/)。

4D-LRM是什么

4D-LRM（Large Space-Time Reconstruction Model）是由Adobe研究公司、密歇根大学等机构的研究人员共同开发的一种新型4D重建模型。该模型能够基于稀疏的输入视图和任意时间点，快速且高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景。它采用基于Transformer的架构，用于预测每个像素的4D高斯原语，从而实现空间与时间的统一表示，展现出卓越的效率和强大的泛化能力。4D-LRM在多种相机设置下均表现出色，尤其是在交替使用规范视图和进行帧插值的情况下，能够有效生成高质量的时间插值结果。

4D-LRM的主要功能

• 高效4D重建：4D-LRM能够从稀疏的输入视图和任意时间点出发，迅速重建出任意新视图和时间组合的动态场景。在单个A100 GPU上，其可在不到1.5秒的时间内完成24帧序列的重建，显示出极高的效率和可扩展性。
• 良好的泛化性能：支持对新对象和场景的泛化。模型在多种相机配置下表现稳定，尤其在交替使用标准视图和进行帧插值时，能够准确地进行时间上的插值并输出高质量的重建效果。
• 支持任意视图与时间组合：可以生成任意视图和时间组合的动态场景，为动态内容的理解和创作提供新的可能。
• 广泛的应用前景：可扩展至4D生成任务，并能结合SV3D等模型生成更高保真度的4D内容。

4D-LRM的技术原理

• 4D高斯表示（4DGS）：4D-LRM将动态场景中的每个物体表示为一组4D高斯分布。这些分布不仅能够捕捉物体的空间位置和外观特征，还能反映其随时间的变化情况。每个4D高斯分布由空间中心、时间中心、空间尺度、时间尺度、旋转矩阵以及颜色等多个参数来定义。
• Transformer架构：4D-LRM采用Transformer结构处理输入图像。输入图像首先被划分为图像块（patch），并将这些图像块编码为多维向量作为Transformer的输入。Transformer通过多头自注意力机制和多层感知机（MLP）处理输入数据，最终预测出每个像素对应的4D高斯原语。
• 像素对齐的高斯渲染：4D-LRM利用像素对齐的高斯渲染技术，将预测到的4D高斯分布投影到图像平面上，并通过alpha混合的方式合成最终的图像。
• 训练与优化：4D-LRM在大规模数据集上进行训练，通过最小化重建图像与真实图像之间的差异来不断优化模型参数。训练过程中，模型学习到了通用的空间-时间表示方法，使其能够在稀疏输入条件下依然生成高质量的重建结果。

4D-LRM的项目地址

• 项目官网：http://4dlrm.github.io/
• GitHub仓库：http://github.com/Mars-tin/4D-LRM
• HuggingFace模型库：http://huggingface.co/papers/2506.18890
• arXiv技术论文：http://arxiv.org/pdf/2506.18890

4D-LRM的应用场景

• 视频游戏与电影制作：能够高效重建和渲染动态场景，适用于角色动画、场景变换等复杂建模需求，显著提升游戏和电影的视觉体验，同时支持实时渲染和多视角生成，增强沉浸感。
• 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：为AR和VR应用提供更加真实的沉浸式体验，支持实时交互，让用户能在虚拟环境中自由移动和观察。
• 机器人与自动驾驶：帮助相关系统更好地理解和预测环境变化，提供精确的路径规划信息。
• 数字内容创作：大幅减少手动建模与动画制作的工作量，可用于视频编辑，提供多样化的编辑选项。
• 科学研究：可用于重建和分析生物医学成像数据，如心脏跳动、呼吸运动等，助力研究人员深入理解生物体内的动态过程。

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