4D生成Advances in 4D Generation: A Survey

论文作者：Qiaowei Miao,Kehan Li,Jinsheng Quan,Zhiyuan Min,Shaojie Ma,Yichao Xu,Yi Yang,Yawei Luo

作者单位：######

论文链接：http://arxiv.org/abs/2503.14501v1

项目链接：https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D

内容简介：

生成式人工智能在近年来多个领域取得了显著进展。在2D和3D内容生成取得成功的基础上，结合时间维度的4D生成逐渐成为一个新兴且快速发展的研究方向。本文对该领域进行全面综述，系统探讨其理论基础、关键方法和实际应用，旨在帮助读者全面了解4D生成的现状及未来潜力。首先，介绍4D数据表示的核心概念，包括结构化和非结构化格式，以及它们对生成任务的影响。在此基础上，深入探讨推动4D生成发展的关键技术，如时空建模、神经表示和生成框架的最新进展。此外，回顾近年来采用不同控制机制和表示策略进行4D生成的研究工作，对相关方法进行分类并总结其研究趋势。同时，分析4D生成技术的广泛应用，包括动态对象建模、场景生成、数字人合成、4D内容编辑以及自动驾驶等领域。最后，讨论4D生成面临的主要挑战，如数据获取、计算效率和时空一致性，并提出未来研究的潜在方向。仓库：https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D。