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简介
DreamMesh4D是一个结合了网格表示与稀疏控制变形技术的新型框架，能够从单目视频中生成高质量的4D对象。该技术通过结合隐式神经辐射场（NeRF）或显式的高斯绘制作为底层表示，解决了传统方法在空间-时间一致性和表面纹理质量方面的挑战。DreamMesh4D利用现代3D动画流程的灵感，将高斯绘制绑定到三角网格表面，实现了纹理和网格顶点的可微优化。该框架开始于由单图像3D生成方法提供的粗糙网格，通过均匀采样稀疏点来构建变形图，以提高计算效率并提供额外的约束。通过两阶段学习，结合参考视图光度损失、得分蒸馏损失以及其他正则化损失，实现了静态表面高斯和网格顶点以及动态变形网络的学习。DreamMesh4D在渲染质量和空间-时间一致性方面优于以往的视频到4D生成方法，并且其基于网格的表示与现代几何流程兼容，展示了其在3D游戏和电影行业的潜力。
截图
产品特色
结合网格表示与稀疏控制变形技术生成4D对象
使用高斯绘制优化纹理和网格顶点
构建变形图以提高计算效率并提供额外约束
通过MLP预测稀疏控制点的变形并使用混合蒙皮算法进行变形
结合LBS和DQS的混合蒙皮算法，减少单一方法的缺陷
通过两阶段学习优化静态表面高斯和网格顶点
兼容现代几何流程，适用于3D游戏和电影行业
使用教程
1. 访问DreamMesh4D的GitHub页面，下载并安装必要的软件和依赖。
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2. 准备或选择一个单目视频作为输入，视频应包含需要生成4D对象的动作或场景。
3. 使用DreamMesh4D提供的图像到3D流程，从参考图像生成高斯-网格混合表示。
4. 构建变形图，将稀疏控制节点与网格顶点关联，并准备MLP以预测控制节点的变形。
5. 通过混合蒙皮算法，将控制节点的变形应用到网格和表面高斯上。
6. 使用两阶段学习方法，结合参考视图光度损失和得分蒸馏损失，训练模型以优化网格和高斯。
7. 完成训练后，使用DreamMesh4D生成新的视图或动态场景，验证生成的4D对象的质量。
8. 根据需要，将生成的4D对象集成到游戏引擎、电影制作软件或其他相关应用中。
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