# 4D重建

DressRecon是一个用于从单目视频重建时间一致的4D人体模型的方法，专注于处理非常宽松的服装或手持物体交互。该技术结合了通用的人体先验知识（从大规模训练数据中学习得到）和针对单个视频的特定“骨骼袋”变形（通过测试时优化进行拟合）。DressRecon通过学习一个神经隐式模型来分离身体与服装变形，作为单独的运动模型层。为了捕捉服装的微妙几何形状，它利用基于图像的先验知识，如人体姿势、表面法线和光流，在优化过程中进行调整。生成的神经场可以提取成时间一致的网格，或者进一步优化为显式的3D高斯，以提高渲染质量和实现交互式可视化。DressRecon在包含高度挑战性服装变形和物体交互的数据集上，提供了比以往技术更高的3D重建保真度。

L4GM是一个4D大型重建模型，能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集，包含多视图视频，这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画，从48个视角渲染，生成了12M个视频，总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建，该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示，然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外，L4GM还添加了时间自注意力层，以帮助学习时间上的一致性，并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。