EX-4D ： 字节跳动Pico团队推出的4D视频生成框架

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主要介绍

EX-4D是字节跳动Pico团队于2025年推出的4D视频生成框架，实现了从单目视频生成自由视角视频的突破性进展。该技术通过深度密闭网格（DW-Mesh）结构首次实现遮挡面提取，结合模拟mask生成策略和轻量级LoRAAdapter架构，解决了传统方法中视角受限和数据依赖问题，为沉浸式3D电影、虚拟现实等应用开辟了新可能性。

功能特点

• 单目视频转多视角：支持从单目视频生成自由视角的4D视频内容。
• 遮挡面提取：通过深度密闭网格（DW-Mesh）结构，实现遮挡面的有效记录。
• 模拟mask生成策略：提出两种创新mask生成策略，降低对多视角采集的依赖。
• 轻量级架构：基于预训练的WAN-2.1模型，采用LoRA-based Adapter架构，实现高效计算。
• 高质量生成：在FID、FVD和VBench等指标上超越现有开源方法，尤其在极端视角变化下表现突出。

优缺点

优点：

• 视角自由度高：突破传统视角限制，生成多视角视频内容。
• 数据依赖低：通过模拟mask生成策略，减少对多视角采集的依赖。
• 计算效率高：轻量级架构设计，确保高效计算的同时保持视频质量。

缺点：

• 硬件要求高：生成高质量4D视频仍需高性能计算资源支持。
• 动态范围有限：在极端动态场景下，生成效果可能受限。

如何使用

1. 环境准备：确保具备支持EX-4D运行的硬件环境，如高性能GPU。
2. 模型加载：从项目地址下载预训练模型权重。
3. 输入视频：提供单目视频作为输入。
4. 生成视频：运行模型生成多视角4D视频内容，可根据需要调整视角、分辨率等参数。
5. 后处理：对生成的视频进行必要的编辑和优化。

框架技术原理

EX-4D通过深度密闭网格（DW-Mesh）结构实现遮挡面提取，结合模拟mask生成策略，确保在新视角下物体的遮挡关系真实再现。同时，采用轻量级LoRAAdapter架构，基于预训练的WAN-2.1模型，实现高效计算的同时保持视频生成的几何一致性和帧间一致性。

创新点

• 遮挡面提取技术：首次实现遮挡面的有效记录，提高生成视频的真实感。
• 模拟mask生成策略：降低对多视角采集的依赖，提高模型的泛化能力。
• 轻量级架构设计：结合LoRA-based Adapter架构，实现高效计算与高质量生成的平衡。

评估标准

• 视频质量：通过FID、FVD和VBench等指标评估生成视频的质量。
• 视角一致性：评估生成视频在不同视角下的一致性和连贯性。
• 计算效率：评估模型在生成视频时的计算资源和时间成本。
• 用户反馈：收集用户对生成视频的满意度和反馈意见。

应用领域

• 沉浸式3D电影：为电影制作提供高质量的4D视频内容。
• 虚拟现实：为VR应用提供自由视角的视频体验。
• 游戏开发：为游戏开发提供动态的4D场景和角色动画。
• 广告营销：为广告商提供吸引人的4D广告视频内容。

项目地址

• 项目官网：https://tau-yihouxiang.github.io/projects/EX-4D/EX-4D.html
• GitHub仓库：https://github.com/tau-yihouxiang/EX-4D
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.05554