Diffuman4D: 从稀疏视频生成高保真4D人体视图

Diffuman4D 是一个由浙江大学 ZJU3DV 研究团队开发的项目，专注于从稀疏视图视频生成高保真的4D人体视图。项目结合了时空扩散模型和 4DGS（4D Gaussian Splatting）技术，解决了传统方法在稀疏输入下难以生成高质量视图的问题。它通过生成多视角一致的视频，结合输入视频重建高分辨率（1024p）的4D模型，支持实时自由视角渲染。该项目适用于需要高精度人体运动捕捉和渲染的场景，如虚拟现实、动画制作等。代码和模型已在 GitHub 开源，研究成果已被 ICCV 2025 接收。

功能列表

• 从稀疏视图视频生成时空一致的多视角视频。
• 基于生成视频和输入视频，构建高保真 4DGS 模型。
• 支持实时自由视角渲染，呈现复杂服装和动态动作。
• 提供 Skeleton-Plücker 条件编码，增强视频生成一致性。
• 使用 LongVolcap 技术进行 4DGS 重建，优化渲染质量。
• 开源代码和模型，供研究人员和开发者使用。

使用帮助

安装流程

1. 环境准备
   确保系统安装了 Python 3.8 或以上版本，推荐使用虚拟环境以避免依赖冲突。可以通过以下命令创建虚拟环境：

   python -m venv diffuman4d_env
   source diffuman4d_env/bin/activate  # Linux/Mac
   diffuman4d_env\Scripts\activate  # Windows
   

2. 克隆代码库
   在终端或命令行中运行以下命令，下载 Diffuman4D 代码：

   git clone https://github.com/zju3dv/Diffuman4D.git
   cd Diffuman4D
   

3. 安装依赖
   项目依赖包括 PyTorch、NumPy、OpenCV 等库。运行以下命令安装所有依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果需要 GPU 支持，确保安装与 CUDA 版本兼容的 PyTorch。可以通过 pip install torch torchvision 安装最新版 PyTorch。

4. 下载预训练模型
   项目提供预训练模型，需从 GitHub 发布页面或官方文档指定的链接下载。下载后，将模型文件解压到项目根目录下的 pretrained_models 文件夹。
5. 验证安装
   运行示例脚本检查环境是否正确配置：

   python scripts/test_setup.py
   

   如果没有报错，说明环境配置成功。

使用方法

1. 数据准备

• 输入视频：准备至少两段稀疏视角的视频，推荐分辨率为 720p 或以上，格式支持 MP4 或 AVI。视频需包含人体动作，背景尽量简单以减少干扰。
• 骨架数据：项目使用 Skeleton-Plücker 条件编码，需提供骨架数据（可通过 OpenPose 或 MediaPipe 提取）。骨架数据以 JSON 格式存储，包含关键点坐标和时间戳。
• 存储路径：将输入视频和骨架数据放入项目目录下的 data/input 文件夹，确保文件名与配置文件对应。

2. 生成多视角视频

• 运行生成脚本，调用时空扩散模型生成多视角一致视频：

  python scripts/generate_views.py --input_dir data/input --output_dir data/output --model_path pretrained_models/diffuman4d.pth
  

• 参数说明：
  • --input_dir：输入视频和骨架数据的文件夹路径。
  • --output_dir：生成视频的保存路径。
  • --model_path：预训练模型路径。
• 生成的视频将保存在 data/output 文件夹，分辨率为 1024p，支持多视角一致性。

3. 重建 4DGS 模型

• 使用 LongVolcap 技术，将输入视频和生成视频合成为 4DGS 模型：

  python scripts/reconstruct_4dgs.py --input_dir data/input --generated_dir data/output --output_model models/4dgs_output.ply
  

• 参数说明：
  • --input_dir：原始输入视频路径。
  • --generated_dir：生成视频路径。
  • --output_model：输出的 4DGS 模型文件路径。
• 生成的模型支持实时渲染，可在支持 4DGS 的渲染引擎（如 Unity 或 Unreal Engine）中查看。

4. 实时渲染

• 将生成的 4DGS 模型导入渲染引擎，调整视角即可实现自由视角渲染。推荐使用高性能 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）以确保流畅性。
• 项目提供示例脚本 render_example.py，可直接运行查看渲染效果：

  python scripts/render_example.py --model_path models/4dgs_output.ply
  

5. 特色功能操作

• Skeleton-Plücker 编码：通过骨架数据和 Plücker 坐标增强生成视频的时空一致性。用户需在配置文件 config.yaml 中指定骨架数据路径和目标视角参数：

  skeleton_path: data/input/skeleton.json
  target_views: [0, 45, 90, 135]
  

• 高保真渲染：4DGS 模型支持复杂服装和动态动作的渲染。用户可在渲染时调整光照和材质参数，优化视觉效果。
• 开源资源：项目提供详细文档和示例数据集，位于 docs/ 和 data/example/ 文件夹，方便用户快速上手。

注意事项

• 硬件要求：生成和重建过程需要至少 16GB 内存和 8GB VRAM 的 GPU。推荐使用 NVIDIA GPU 以获得最佳性能。
• 数据质量：输入视频质量直接影响生成结果，建议使用清晰、无遮挡的视频。
• 调试支持：如果遇到问题，可参考 docs/troubleshooting.md 或提交 GitHub Issue。

应用场景

1. 虚拟现实与游戏开发
   Diffuman4D 可生成高保真的 4D 人体模型，适用于 VR 游戏或虚拟角色创建。开发者只需提供几段手机拍摄的视频，即可生成可在不同视角渲染的动态角色，降低专业设备成本。
2. 影视与动画制作
   动画师可利用 Diffuman4D 从少量视频生成高质量动作序列，用于电影或动画中的虚拟角色渲染，特别适合需要复杂服装或动态动作的场景。
3. 动作捕捉研究
   研究人员可使用 Diffuman4D 进行 4D 重建实验，探索稀疏视图下的人体建模技术。开源代码支持二次开发，适合学术研究。
4. 教育与培训
   在舞蹈或体育教学中，Diffuman4D 可生成多视角动作视频，帮助学生从不同角度观察动作细节，提升教学效果。

QA

1. Diffuman4D 支持哪些输入视频格式？
   支持 MP4、AVI 等常见视频格式，推荐分辨率 720p 或以上，帧率 24-30fps。
2. 生成视频需要多长时间？
   视硬件性能和输入视频长度而定。在 NVIDIA RTX 3090 上，生成 10 秒多视角视频约需 5-10 分钟。
3. 是否需要专业设备？
   不需要。Diffuman4D 设计初衷是从普通手机视频生成高质量模型，无需专业动作捕捉设备。
4. 如何优化生成结果？
   提供清晰的输入视频，减少背景干扰，并确保骨架数据准确。调整配置文件中的视角参数可提升一致性。