DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术，它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度，能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示，它是由一群研究人员共同开发的，旨在推动图像生成技术的发展。目前，该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
需求人群：
"DimensionX的目标受众主要是研究人员、开发者以及对三维和四维场景生成感兴趣的专业人士。它适合那些需要从单一图像中快速生成复杂场景的设计师和艺术家，以及需要进行图像分析和场景重建的研究者。此外，游戏开发者和电影制作人员也可以利用这项技术来创建逼真的虚拟环境。"
使用场景示例：
案例一：设计师使用DimensionX从一张城市夜景图片生成了一个360度环绕的3D城市模型，用于建筑设计展示。
案例二：电影制作团队利用DimensionX从概念艺术图创建了一个4D场景，用于预览电影中的特效镜头。
案例三：研究人员使用DimensionX从考古发掘的图片中重建了一个古代建筑的三维模型，用于历史研究。
产品特色：
- 单图像生成3D和4D场景：用户只需提供一张图片，DimensionX即可生成相应的三维或四维场景。
- 视频扩散控制：DimensionX能够根据用户的指令，控制视频的扩散过程，实现特定的视觉效果。
- 多视角生成：技术支持从单一视角生成360度环绕的三维场景，提供丰富的视角选择。
- 空间-时间融合控制视频生成：DimensionX通过ST-Director分解空间和时间参数，实现对视频扩散模型的精确控制。
- 稀疏视图3D场景生成：即使只有少量视图输入，DimensionX也能生成完整的三维场景。
- 4D场景生成：DimensionX能够从单张图片生成具有时间变化的四维场景，提供动态的视觉体验。
- 多循环细化：通过T-Director的多循环细化，DimensionX能够生成一致的多视图视频，优化四维场景的生成。
使用教程：
1. 访问DimensionX的官方网站或GitHub页面。
2. 下载并安装必要的软件和依赖库。
3. 准备一张用于生成场景的单张图片。
4. 根据需要，设置视频扩散的参数和控制选项。
5. 输入提示词，指导DimensionX生成特定风格和主题的场景。
6. 启动DimensionX，等待其生成3D或4D场景。
7. 查看生成的场景，并根据需要进行调整和优化。
8. 将生成的场景应用于设计、研究或娱乐等领域。
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从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型
DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术，它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度，能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示，它是由一群研究人员共同开发的，旨在推动图像生成技术的发展。目前，该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
场景感知的语义导航与指令引导控制模型
SCENIC是一个文本条件的场景交互模型，能够适应具有不同地形的复杂场景，并支持使用自然语言进行用户指定的语义控制。该模型通过用户指定的轨迹作为子目标和文本提示，来导航3D场景。SCENIC利用层次化推理场景的方法，结合运动与文本之间的帧对齐，实现不同运动风格之间的无缝过渡。该技术的重要性在于其能够生成符合真实物理规则和用户指令的角色导航动作，对于虚拟现实、增强现实以及游戏开发等领域具有重要意义。
基于条件扩散模型的人类-物体交互合成技术
Controllable Human-Object Interaction Synthesis (CHOIS) 是一种先进的技术，它能够根据语言描述、初始物体和人类状态以及稀疏物体路径点来同时生成物体运动和人类运动。这项技术对于模拟真实的人类行为至关重要，尤其在需要精确手-物体接触和由地面支撑的适当接触的场景中。CHOIS通过引入物体几何损失作为额外的监督信息，以及在训练扩散模型的采样过程中设计指导项来强制执行接触约束，从而提高了生成物体运动与输入物体路径点之间的匹配度，并确保了交互的真实性。
4D场景创建工具，使用多视图视频扩散模型
CAT4D是一个利用多视图视频扩散模型从单目视频中生成4D场景的技术。它能够将输入的单目视频转换成多视角视频，并重建动态的3D场景。这项技术的重要性在于它能够从单一视角的视频资料中提取并重建出三维空间和时间的完整信息，为虚拟现实、增强现实以及三维建模等领域提供了强大的技术支持。产品背景信息显示，CAT4D由Google DeepMind、Columbia University和UC San Diego的研究人员共同开发，是一个前沿的科研成果转化为实际应用的案例。
从单一图像或文本生成可探索的3D场景
VividDream是一项创新技术，能够从单一输入图像或文本提示生成具有环境动态的可探索4D场景。它首先将输入图像扩展为静态3D点云，然后使用视频扩散模型生成动画视频集合，并通过优化4D场景表示来实现一致性运动和沉浸式场景探索。这项技术为生成基于多样真实图像和文本提示的引人入胜的4D体验提供了可能。
高效渲染大规模场景的实时视图合成技术
Level of Gaussians (LoG) 是一种用于高效渲染三维场景的新技术，它通过树状结构存储高斯基元，并通过渐进式训练策略从图像中端到端重建，有效克服局部最小值，实现实时渲染数百万平方千米的区域，是渲染大规模场景的重要进步。
3D场景创造革命，电影级效果
Lixel CyberColor（LCC），由XGRIDS公司研发的先进技术产品，为3D场景的创建带来革命性变化。LCC能自动生成电影级效果的无限大3D场景，使用Multi-SLAM和高斯溅射技术。其核心优势在于精确捕捉并复现真实细节，为虚拟现实、游戏开发、电影制作等领域带来真实性体验。 XGRIDS作为一套集成软硬件解决方案，展现出在微米到千米级别的高精度3D重建和智能空间计算方面的强大能力。采用Multi-SLAM算法和优化的3DGS技术，自动创建超逼真大型3D模型，沉浸式体验。优化算法实现逼真渲染效果，通过数据压缩技术将模型大小减小90%，LiDAR集成技术实现厘米级模型精度，提供AI驱动的动态物体去除算法。推出LCC插件和SDK，在Unity、UE、Web、移动平台使用，为3D内容提供强大支持。
从单张图片生成高质量3D视图和新颖视角的3D生成技术
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型，它在3D技术领域取得了显著进步，与之前发布的Stable Zero123相比，提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下，基于单张图片输入生成轨道视频，并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
基于视频扩散先验为开放域图像添加动画的工具
DynamiCrafter是一款由Jinbo Xing、Menghan Xia等人开发的图像动画工具。通过利用预训练的视频扩散先验，DynamiCrafter可以基于文本提示为开放域的静止图像添加动画效果。该工具支持高分辨率模型，提供更好的动态效果、更高的分辨率和更强的一致性。DynamiCrafter主要用于故事视频生成、循环视频生成和生成帧插值等场景。
扩展3D场景生成模型
BlockFusion是一种基于扩散的模型，可以生成3D场景，并无缝地将新的块整合到场景中。它通过对随机裁剪自完整3D场景网格的3D块数据集进行训练。通过逐块拟合，所有训练块都被转换为混合神经场：其中包含几何特征的三面体，然后是用于解码有符号距离值的多层感知器（MLP）。变分自动编码器用于将三面体压缩到潜在的三面体空间，对其进行去噪扩散处理。扩散应用于潜在表示，可以实现高质量和多样化的3D场景生成。在生成过程中扩展场景时，只需附加空块以与当前场景重叠，并外推现有的潜在三面体以填充新块。外推是通过在去噪迭代过程中使用来自重叠三面体的特征样本来调节生成过程完成的。潜在三面体外推产生语义和几何上有意义的过渡，与现有场景和谐地融合。使用2D布局调节机制来控制场景元素的放置和排列。实验结果表明，BlockFusion能够生成多样化、几何一致且质量高的室内外大型3D场景。
高保真文本到4D生成
4D-fy是一种文本到4D生成方法，通过混合分数蒸馏采样技术，结合了多种预训练扩散模型的监督信号，实现了高保真的文本到4D场景生成。其方法通过神经表示参数化4D辐射场，使用静态和动态多尺度哈希表特征，并利用体积渲染从表示中渲染图像和视频。通过混合分数蒸馏采样，首先使用3D感知文本到图像模型（3D-T2I）的梯度来优化表示，然后结合文本到图像模型（T2I）的梯度来改善外观，最后结合文本到视频模型（T2V）的梯度来增加场景的运动。4D-fy可以生成具有引人入胜外观、3D结构和运动的4D场景。
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