加州大学伯克利分校和 Google 研究的研究人员推出Shape of Motion，从单一视频重建动态场景的四维（4D）结构。这项技术旨在从一段普通的单眼（即从一个视角）视频中恢复出场景的三维（3D）几何结构和随时间变化的运动轨迹。简单来说，就是让计算机能够从一段视频中理解物体的形状和它们是如何移动的。
- 项目主页：https://shape-of-motion.github.io
- GitHub：https://github.com/vye16/shape-of-motion
例如，你是一名电影导演，需要在电影中重现一个复杂的历史战场场景。通过使用“Shape of Motion”技术，你可以从现有的历史纪录片中提取出战场的3D模型和士兵的移动轨迹，然后在计算机中重建出整个战场的动态场景。这样，你就可以从任何你想要的角度来观察和模拟战场，甚至可以将其用于虚拟现实体验，让观众能够身临其境地感受历史事件。
主要功能和特点：
- 动态场景重建：能够从单眼视频中重建出复杂动态场景的3D结构和运动。
- 长时3D跟踪：能够在整个视频序列中跟踪任意点的3D运动轨迹。
- 新视角合成：能够从新的视角渲染出场景，即使这些视角在原始视频中并未直接捕捉到。
- 数据驱动的先验：利用单眼深度图和长距离2D跟踪等数据驱动的先验信息，提高重建的准确性和一致性。
工作原理：
- 3D高斯表示：将场景内容表示为一组全局一致的3D高斯，这些高斯在时间上保持一致。
- SE(3)运动基：使用一组紧凑的SE(3)运动基（即旋转和平移的组合）来表示场景中每个点的运动，每个点的运动可以表示为这些基的线性组合。
- 数据融合：将单眼深度估计和2D跟踪估计等数据驱动的先验信息融合到一起，形成一个全局一致的场景表示。
- 优化过程：通过优化过程，将这些运动基和3D高斯的参数与输入视频帧进行匹配，同时受到结构先验和数据驱动先验的约束。
具体应用场景：
- 虚拟现实和增强现实：在虚拟现实或增强现实应用中，可以通过用户的视频输入来重建虚拟环境，提供沉浸式体验。
- 电影和游戏制作：在电影或游戏制作中，可以用来从实际拍摄的视频中生成3D场景，用于特效制作或游戏环境设计。
- 机器人导航：在机器人导航和交互中，可以帮助机器人理解其周围环境的3D结构和动态变化，从而做出更准确的决策。
- 历史遗迹保护：通过从现有的视频资料中重建出历史遗迹的3D模型，有助于文化遗产的保护和研究。
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