中科院用百萬手機視頻打造活4D世界，超越李飛飛

哈嘍，大家好，我是小今。這篇來聊聊AI界的大突破！之前4D建模非要多鏡頭貴設備，中科院偏用普通視頻搞定，直接打破行業困局。

還在為AI建模要花大價錢買多鏡頭設備發愁？中科院自動化所和CreateAI聯手推出的NeoVerse，用100 萬段普通手機拍的單目視頻，就搭起了能理解動態世界的4D模型。這一下，把過去只能靠昂貴設備采集數據的4D技術，拉到了普通人也能接觸的范圍內。

曾經，AI的“動態盲區”

這時候，就得4D模型出馬了。4D模型比3D多了一個“時間”維度，它不僅知道物體在哪里，長什么樣，更關鍵的是，它還知道這些物體“怎么動”“什么時候動”，以及它們運動的規律。

你想啊，游戲里的人物要跑跳，自動駕駛的汽車要在路上穿梭，這些都離不開對動態世界的精確理解。所以，4D模型在游戲、電影特效、機器人、自動駕駛模擬這些領域，簡直就是“圣杯”一樣的存在。

可過去，要造這個“圣杯”的代價實在太高了！這主要卡在數據上。

第一道坎：數據，貴到離譜

想象一下，如果你想讓AI看懂一個復雜的動態場景，比如街上的車流、公園里的人群，你不能只用一個攝像頭拍，因為一個攝像頭總會有盲區。

你得用好多個攝像頭，從不同角度同時拍同一個場景，而且每個攝像頭都要精準地同步，才能捕捉到完整的動態信息。這種“多鏡頭”拍攝，專業術語叫“成對視頻”，一個視頻作為輸入，其他視頻作為參考，互相印證。

但你想想，光是一個專業級相機就價格不菲，要是來一套動輒幾十萬甚至上百萬的多鏡頭設備，還只能在固定場景下拍，比如拍個實驗室里的人體動作，或者某個工廠的流水線。你讓它去拍街上的車水馬龍，拍公園里熙熙攘攘的人群？那簡直是天方夜譚，設備根本就帶不動，也布設不了。

有人說，拿手機拍的單目視頻不行嗎？就一個鏡頭，不是更方便嗎？想法是好的，但現實很骨感。以前的技術，如果你只用一個手機鏡頭，想讓AI從中提取出動態信息，就得先花好幾天，把視頻一幀一幀地拆開，然后費力地計算每幀畫面的深度信息、物體位置，再把這些碎片化的信息拼湊起來。

這個過程不僅慢得讓人抓狂，而且對海量的手機視頻來說，根本無法高效處理。這就形成了一個死循環：4D模型前景廣闊，但數據采集又貴又慢，成了制約其發展的最大瓶頸。

NeoVerse的奇跡：手機視頻也能“活”起來

正當大家對著這個難題一籌莫展的時候，NeoVerse橫空出世了。它的厲害之處在于，徹底跳出了“必須多鏡頭、必須慢處理”的傳統思維。

它能干啥？你只需要隨手用手機拍一段普通的視頻，不管是拍貓跑來跑去，還是拍汽車在路上行駛，把這段視頻“喂”給NeoVerse，短短幾秒鐘，它就能給你生成一個活生生的、能理解動態世界的4D模型！

核心秘密：雙向追蹤與運動高斯點

NeoVerse之所以能化腐朽為神奇，背后藏著兩個特別聰明的核心技術。

咱們人看東西是很有趣的，我們不光能看到物體現在在哪兒，我們還會下意識地回想它剛剛是怎么動的，甚至預測它下一秒可能會往哪兒去。NeoVerse也學會了這招。

它拿到一段視頻后，會把視頻幀分成兩部分來處理：一部分是“往前看”，分析物體從過去到現在的運動規律。另一部分是“往后看”，逆向推導物體從現在到過去的變化軌跡。通過這種雙向的推算和校正，它就能超級精準地算出視頻里每一個物體移動的速度和轉動的方向。

舉個例子，你拍一輛行駛中的汽車，NeoVerse不僅知道它現在在哪里，還能準確判斷它下一秒會往前挪多遠，甚至會不會打方向盤轉彎。這樣，即使它后續要生成這輛車的其他視角視頻，也不會出現那種突然跑偏或者消失的尷尬情況。

以前的3D建模，就像是用無數個小方塊或者小三角形去搭建一個物體。NeoVerse則更精細，它把整個動態場景拆解成無數個微小、帶有特殊屬性的“高斯點”。你可以想象成無數個帶有魔法的小粒子。

這些粒子可不簡單，它們每個點都帶著豐富的“基因信息”：它在三維空間里的精確位置、它的大小、它的顏色，這還不夠！最關鍵的是，每個高斯點還自帶了“運動屬性”，比如這個點每秒鐘會移動多少米，每分鐘會旋轉多少度，甚至它能“存在多久”都會被記錄下來。

這樣一來，不管是視頻里行人悠閑地散步，還是風吹樹葉輕微地搖擺，這些帶有動態信息的高斯點都能將其精準無誤地還原出來。它們就像擁有了生命一樣，共同構建出一個活生生的44D動態世界。

沒有“多鏡頭”？NeoVerse自己“造”！

更讓人拍案叫絕的是，NeoVerse還解決了另一個老大難問題：沒有多視角數據怎么訓練？前面說了，最好的訓練數據是多鏡頭同時拍的，可咱們手機哪有那本事？NeoVerse可不會傻等著，它非常“聰明”，自己就能“造”出訓練數據！

它是這么干的：先拿一段普通的手機視頻，快速地挑出幾個關鍵的幀，快速地搭建一個初步的4D模型。然后，它會利用這個初步的模型，自己“渲染”出從不同角度看這段視頻的畫面，就好像給這段視頻瞬間加了無數個“虛擬攝像頭”一樣。這樣，它就有了大量的“多視角”數據來訓練自己。

不僅如此，NeoVerse還特別“狡猾”，它在訓練的時候，會故意模擬咱們手機視頻經常出現的“缺陷”。比如，視頻里有物體被擋住了一部分，或者運動太快導致畫面邊緣模糊不清。NeoVerse會特意去模擬這些“不完美”，讓模型在訓練時就學會怎么去處理這些“臟數據”。

所以，即使咱們用的是普通得不能再普通的手機視頻，它也能學習得非常扎實，最終生成高質量的新視角內容。這種“自給自足”還能“自找麻煩”的訓練方式，讓NeoVerse對各種真實世界場景的適應性大大增強。

性能驚艷：快，準，穩！

光說不練假把式，NeoVerse在實際測試中的表現，簡直是“驚艷”兩個字都無法完全形容。

先說速度。它在單張A800顯卡上，處理一段81幀的視頻，最快只要短短20秒！這速度比之前那些需要耗費大量時間去逐幀計算的老技術，快了何止好幾倍？效率簡直是質的飛躍。

再說質量。NeoVerse生成的新視角視頻，無論是畫面的主體穩定性，還是背景的連貫性，亦或是物體運動的流暢度，都比現有的大多數方法要好得多。

比如，如果你用它來模擬自動駕駛時的視角切換，它能精準地還原路邊的建筑，行駛中的車輛，不會出現物體突然消失不見，或者畫面扭曲變形那種“穿幫”的情況。你看到的，就是一個真實且平滑過渡的動態世界。這種“快、準、穩”的結合，讓NeoVerse在實用性上邁出了一大步。

未來已來：4D技術走進尋常百姓家

想象一下，在游戲制作里，設計師們不用再費勁巴拉地去搭建復雜的靜態場景，然后手動給每個物體添加動畫。有了NeoVerse，他們可以快速生成各種可交互的動態地圖，玩家可以在里面自由探索，體驗感瞬間拉滿。

在自動駕駛模擬領域，更是如虎添翼。以前為了訓練AI，需要投入巨大的人力物力去采集各種路況數據，而且場景是有限的。現在，NeoVerse能夠無限生成不同路況、不同天氣條件下的訓練數據，讓自動駕駛的AI在虛擬世界里“身經百戰”，更快、更安全地走向現實。

有了NeoVerse，你就有可能把這段視頻“加工”成從側面、甚至是從高空俯瞰的效果，就像你當時坐在VIP專屬視角一樣！這簡直是把普通人的手機視頻，瞬間提升到了專業級的制作水平。

這項不用昂貴設備，只靠咱們手里的普通手機視頻就能搭建4D模型的技術，正在悄悄地改變AI理解真實世界的方式。它不僅會大幅降低4D技術的門檻和成本，更會推動各行各業的創新，讓“AI看懂動態世界”的未來，比我們想象中來得更快，更觸手可及。