Make3D vs Text-To-4D

Convertit les images 2D en images ou intégres 3D.

Text-To-4D, également connu sous le nom de MAV3D (Make-A-Video3D), génère des scènes dynamiques tridimensionnelles à partir de descriptions textuelles simples. Il utilise un champ de radiance neuronal dynamique 4D (NeRF) optimisé pour une cohérence dans l'apparence de la scène, la densité et le mouvement en tirant parti d'un modèle de diffusion Text-to-Video. Cela permet de créer des vidéos dynamiques pouvant être visualisées sous n'importe quel angle de caméra et intégrées dans divers environnements 3D.

Contrairement aux méthodes traditionnelles de génération 3D, MAV3D ne requiert aucune donnée d'entraînement 3D ou 4D. Il s'appuie plutôt sur un modèle Text-to-Video entraîné uniquement sur des paires texte-image et des vidéos non étiquetées, le rendant accessible aux utilisateurs ne disposant pas de jeux de données spécialisés. Cette approche ouvre de nouvelles possibilités pour les créateurs, développeurs et chercheurs souhaitant générer du contenu 3D immersif à partir de simples invites textuelles.

L'outil est destiné à un large public, incluant les développeurs de jeux, les animateurs et les créateurs de contenu en réalité virtuelle qui veulent produire rapidement des scènes 3D dynamiques sans modélisation ou animation manuelle. Il offre une valeur unique en combinant la génération basée sur le texte avec la sortie de scènes 3D dynamiques, utilisables dans des applications interactives ou pour la narration visuelle.

Techniquement, la méthode intègre un NeRF 4D avec un modèle de diffusion Text-to-Video pour garantir la cohérence du mouvement et de l'apparence dans le temps et l'espace. Cela aboutit à des scènes dynamiques fluides et réalistes, explorables sous plusieurs points de vue. Le système améliore les précédents benchmarks en produisant des vidéos 3D de meilleure qualité et plus cohérentes à partir d’un texte.

Dans l’ensemble, Text-To-4D se démarque comme la première méthode connue pour générer des scènes 3D entièrement dynamiques à partir de texte, comblant le gap entre la génération vidéo basée sur le texte et la synthèse de scènes 3D. Il offre une solution flexible et innovante pour créer du contenu immersif sans nécessiter de données 3D complexes ou d'animation manuelle.