引言
AI经过长时间的发展，已经能够生成从一维到四维的内容了。
从一维的生成文字，到二维生成图片和视频再到生成三维模型，再到在三维模型的基础之上加上动作生成四维模型。
而从一维到三维的生成人工智能方面已经有了较为不错的研究成果，一维的ChatGPT、二维的Sora、三维的Google的CAT3等，唯独四维还没有较好的模型出现。
直到最近 由多伦多大学，北京交通大学，德克萨斯大学奥斯汀分校和剑桥大学团队最新提出的4D生成扩散模型 Diffusion出现 。
详细介绍
那有人可能就问了，不就是个4D合成吗，又不是第一个，有什么牛的？
那你可就不知道了吧！
在 Diffusion4D模型 发布之前，早期的4D合成工作借鉴了预训练的图像或视频扩散模型中的外观和运动经验，并利用 得分蒸馏采样（SDS） 进行优化。
这种策略由于需要大量的监督反向传播，使得计算效率低下，耗时长，限制了其广泛的应用性。
并且在生成4D模型时会产生优化速度慢和多视图不一致问题。简而言之就是形成4D模型的速度慢且生成的模型不一定好。
而我们今天要介绍的这个Diffision4D模型，是首个利用 大规模数据集 ， 训练视频生成模型生成4D内容 的框架。这可真谓是大姑娘上轿——头一回！
通过该种训练模式， Diffusion4D 在 生成效率 和各种提示模式的4D 几何一致性 方面超越了现有技术。
不管是文字内容，图片内容还是视频内容，它都能很好地将其转化成4D形式。
文字转4D
图像转4D
视频转4D
应用前景
看到这有人可能会接着疑惑了，它再厉害和我们有什么关系呢。
害。这你可能就又有所不知了，它跟我们日常生活的关系可大着呢！
让我们想象一下，在我们参观博物馆时，出现在我们眼前的不只是放在展台里的展品，还有漂浮在空中的全方位的展品，并能感受到展品随着时间的变迁产生的变化。
当医学生在上课时，白板上出现的不再只是一张张图片，而是一个个4D的正在蠕动着的器官，这样的课堂岂不是很生动自然，学生们学习的热情也会更加高涨。
诸如此类的应用还有很多等着我们去开发，为我们的生活带来更多的便捷。
项目链接：
https://vita-group.github.io/Diffusion4D/
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