4DAnyone: создание 4D-моделей человека из видео с одной камеры

4DAnyone: 4D-модель человека из видео, снятого одной камерой Исследователи из Zhejiang University, Robbyant, Ant Group и HKUST представили 4DAnyone - открытый фреймворк, который строит 4D-модель человека на основе видео, снятого с одной камеры. 4DAnyone генерирует 16 согласованных между собой ракурсов, а по ним уже собирается объёмная сцена в формате 4D Gaussian Splatting. Раньше для такого требовалась студия с десятками синхронных камер. Готовую модель человека можно смотреть с любой точки в VR-шлеме, вставлять в игру или AR-сцену, использовать как данные для обучения роботов движению. Наилучшие результаты достигаются при одном человеке в кадре, спокойном движении камеры и облегающей одежде. 3D-модель - это объект, который можно осмотреть со всех сторон, но застывший в одной позе. 4D-модель добавляет четвёртую ось - время. Cцена меняется от кадра к кадру, объект двигается, и при этом на каждый момент времени существует его полное объёмное представление. В основе фреймворка лежит видеодиффузионный трансформер Wan2.2-TI2V-5B, который дообучили генерировать новые ракурсы человека по 3D-скелету, сохраняя внешность из исходного видео. В скелете оставили 40 ключевых точек: 17 на теле, 6 на стопах, 10 на уровне ладоней и 7 вспомогательных. Детальную разметку лица и суставов пальцев отбросили: такие точки определяются неточно, и метод, следуя за ошибочным положением, выдаёт артефакты. Мимику и форму кистей он вместо этого берёт из исходного видео. По качеству реконструкции 4DAnyone обходит все сравниваемые методы: 24.15 PSNR против 20.55 у ближайшего конкурента на DNA-Rendering и 23.28 против 19.86 на DyMVHumans. Проект открытый: код опубликован на GitHub, веса - на Hugging Face. #Stateoftheart