4D重建
qingqing-zhao.github.io
PhysAvatar是一个结合逆向渲染与逆向物理技术的研究型框架，核心作用是从多视角视频数据中自动提取人体相关的三维与物理属性。其核心功能包括多视角视频驱动的人体属性估计、服装物理参数逆向求解、跨场景新视角内容渲染三类，主要面向计算机图形学研究者、数字内容创作者、虚拟形象开发人员等群体，可应用于虚拟人制作、影视动画角色建模、数字服装仿真等多个专业场景，帮助用户降低高精度人体虚拟形象的制作成本，提升虚拟形象在不同场景下的渲染真实度。
cat-4d.github.io
CAT4D是由Google DeepMind、哥伦比亚大学与加州大学圣地亚哥分校联合研发的4D场景生成技术官方站点，核心定位是为科研人员、内容创作者提供基于单目视频的4D场景重建服务。站点核心功能包括单目视频多视角生成、动态3D场景时序重建、4D结果可视化预览三类，目标用户覆盖计算机视觉研究者、AR/VR内容开发者、三维建模从业人员等，可应用于旧视频资源4D化转换、AR场景素材制作、动态三维资产生成等多个场景，帮助用户仅通过普通单视角视频即可完成包含时间维度的4D场景搭建，无需依赖多相机阵列等专业采集设备。
lizhiqi49.github.io
DreamMesh4D是一个面向4D内容生成的学术技术框架站点，核心定位是实现从单目视频输入到高质量4D动态对象的自动生成。其核心功能包括单目视频4D对象重建，支持结合NeRF或3D高斯作为底层表示实现高保真渲染，还提供兼容主流3D生产流程的网格输出能力。站点目标用户覆盖计算机图形学研究者、3D内容创作者、游戏开发人员、影视动画制作者等群体，可用于学术研究中的4D重建技术验证、游戏资产的动态化制作、影视动画中角色与道具的4D内容生成、AR/VR场景中的动态模型搭建等多种场景，有效降低4D内容生产的技术门槛。