Human4DiT，使用 4D Diffusion Transformer 生成自由视角人物视频。又一个根据一张图，生成人物动画视频的项目，效果如下视频所示。
给定参考图像、SMPL序列和摄像机参数，Human4DiT能够生成自由视图动态人体视频。
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项目地址：https://human4dit.github.io/
论文链接：https://arxiv.org/html/2405.17405v1
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Human4DiT:使用 4D Diffusion Transformer 生成自由视角人物视频
摘要
我们提出了一种新的方法，用于从单个图像下在任意观点下产生高质量的时空连贯的人类视频。我们的框架结合了U-NET的优势，以进行准确的状态注入和扩散变压器，以捕获跨观点和时间的全局相关性。核心是级联的4D变压器体系结构，可将注意力跨越跨视图，时间和空间维度分配，从而可以对4D空间进行有效的建模。通过将人类身份，摄像机参数和时间信号注入相应的变压器来实现精确的调理。为了训练该模型，我们策划了一个跨越图像，视频，多视图数据和3D/4D扫描的多维数据集以及多维培训策略。我们的方法克服了基于基于GAN或基于UNET的扩散模型的先前方法的局限性，这些模型在复杂的动作和观点变化中挣扎。通过广泛的实验，我们证明了我们的方法能够综合现实，连贯和自由观看的人类视频，为在虚拟现实和动画等领域中的高级多媒体应用铺平了道路。
方法
Human4DiT的pipeline。我们的框架基于四维扩散转换器，它采用由二维图像、视图转换器和时间块组成的级联结构。输入包含参考图像、动态SMPL序列和相机参数。
从生成的噪声潜在表示开始，我们然后用多个条件对其去噪。首先，设计二维图像变换块来捕获每帧内的空间自注意力。此外，还注入了从参考图像中提取的人的身份，以保证身份的一致性。其次，我们使用视图转换块来学习不同视点之间的对应关系。最后，我们采用时间转换器捕捉时间相关性与时间嵌入。
效果展示
单目视频
多视角视频
静态3D视频
结论
我们已经提出了一种新的人类视频生成方法，该方法仅作为输入，并在自由视点下生成动态人类运动的时空连贯视频。我们的方法采用高效的4D变压器体系结构来建模多个域之间的相关性，包括视图，时间和姿势。与UNET相结合以进行准确的状态注入，我们的模型可以在跨越图像，视频，多视图数据和4D扫描的多维数据集上进行培训。经过训练，我们的方法可以从自由角度综合现实，连贯的人类运动视频，我们相信我们的贡献将激发未来的工作对4D内容的生成。
