新智元報(bào)道

編輯：桃子 好困

【新智元導(dǎo)讀】當(dāng)全行業(yè)還在為昂貴的多視角數(shù)據(jù)焦頭爛額時(shí)，中科院和CreateAI重磅推出NeoVerse，直接用百萬單目視頻砸開了4D世界模型的大門，讓AI真正學(xué)會(huì)了理解開放世界。

李飛飛團(tuán)隊(duì)提出的 Marble 極大地推動(dòng)了空間智能的邊界，但因其應(yīng)用場景仍局限于靜態(tài)環(huán)境，本質(zhì)上歸屬于 3D 世界模型的范疇。相比之下，4D 世界模型作為空間智能的演進(jìn)形態(tài)，在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作、游戲開發(fā)、自動(dòng)駕駛仿真及具身智能等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而，當(dāng)前的 4D 世界模型訓(xùn)練方案正面臨嚴(yán)峻的擴(kuò)展性（Scalability）瓶頸。

模型的訓(xùn)練通常需要成對(duì)的視頻，即輸入給模型的原視角視頻，和作為監(jiān)督的時(shí)間同步的新視角目標(biāo)視頻。這種特殊的數(shù)據(jù)需求使得訓(xùn)練難以擴(kuò)展到海量的數(shù)據(jù)上。現(xiàn)有的研究往往受困于以下兩點(diǎn)：

• 多視角數(shù)據(jù)難擴(kuò)展：現(xiàn)有的多視角數(shù)據(jù)通常是在靜態(tài)場景多次采樣，或者用多相機(jī)直接采集或者在仿真引擎渲染。前者無法擴(kuò)展到動(dòng)態(tài)場景，后者采集成本高，限制了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的泛化性，難以觸及真實(shí)的開放場景。

• 預(yù)處理效率低：為了擺脫多視角依賴，一些研究嘗試通過離線方式對(duì)單目視頻構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)。但是這會(huì)引入額外的計(jì)算和存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)，更讓訓(xùn)練變得異常僵化，無法靈活擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)級(jí)的海量數(shù)據(jù)上。

這些限制構(gòu)成了重重壁壘，將互聯(lián)網(wǎng)上最廉價(jià)、最豐富的資源——開放場景單目視頻數(shù)據(jù)阻隔在外。

為此，來自中科院自動(dòng)化研究所和 CreateAI 的研究者提出了NeoVerse。NeoVerse 徹底拋棄了昂貴的多視角數(shù)據(jù)和沉重的離線預(yù)處理，直接擁抱互聯(lián)網(wǎng)上的海量單目視頻，首次利用100萬段開放場景單目視頻進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練。

項(xiàng)目主頁：https://neoverse-4d.github.io/

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2601.00393

前饋式4DGS：免位姿的高效重建底座

NeoVerse 是一種重建-生成混合式的架構(gòu)，其首先重建出 4D 表示，然后將其用于生成模型的作為新視角的幾何引導(dǎo)。要實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練管線的 scaling up，第一步必須解決「重建速度」問題。NeoVerse 提出了一種免姿態(tài)輸入（Pose-free）的前饋式 4DGS 模型。

與傳統(tǒng)針對(duì)專一場景迭代優(yōu)化的重建方法不同，NeoVerse 基于視覺幾何基礎(chǔ)變換器（VGGT）進(jìn)行動(dòng)態(tài)化和高斯化改進(jìn)。這種前饋式重建無需復(fù)雜離線預(yù)處理，一次預(yù)測即可在幾秒內(nèi)完成動(dòng)態(tài)場景 4D 建模。

雙向運(yùn)動(dòng)建模

NeoVerse 引入雙向運(yùn)動(dòng)編碼分支，通過交叉注意力機(jī)制分別提取前向 （ ）和后向（ ）的運(yùn)動(dòng)特征，這種有利于精準(zhǔn)預(yù)測高斯基元的雙向線速度和角速度，實(shí)現(xiàn)相鄰時(shí)間戳的中間時(shí)刻高斯插值渲染。

具體來說，對(duì)于幀特征 ，NeoVerse 沿時(shí)間維度將其復(fù)制并切分成兩部分： 和 。其中前者作為查詢特征，后者作為鍵和值來獲取前向運(yùn)動(dòng)特征，反之則得到后向運(yùn)動(dòng)特征。

其中 和 分別是 的前向運(yùn)動(dòng)特征和 的后向運(yùn)動(dòng)特征，這些特征將用于預(yù)測高斯基元雙向運(yùn)動(dòng)的線速度和角速度。

4D高斯化

NeoVerse 定義的 4D 高斯基元如下

包括傳統(tǒng) 3D 高斯屬性：3D 位置 、不透明度 、朝向 、大小 和球諧系數(shù) 。雙向建模預(yù)測的前后向線速度 和角速度 。以及 4DGS 常用的生命周期 。

其中 3D 位置 是通過預(yù)測深度和相機(jī)參數(shù)將像素深度反向投影到 3D 空間獲得的，動(dòng)態(tài)屬性 由雙向運(yùn)動(dòng)特征預(yù)測，其他屬性則由幀特征預(yù)測。

秒級(jí)在線構(gòu)建數(shù)據(jù)對(duì)：規(guī)�；�(xùn)練4D世界模型

稀疏幀重建 × 密集幀渲染

為了進(jìn)一步加快重建速度從而提升訓(xùn)練效率，NeoVerse 提出「稀疏幀重建，密集幀渲染」策略，在少量稀疏關(guān)鍵幀輸入的條件下通過高斯場插值渲染出連續(xù)密集的視頻畫面。對(duì)于一個(gè)非關(guān)鍵幀時(shí)間戳 ，NeoVerse 將其最近的關(guān)鍵幀時(shí)間戳 下的高斯基元 轉(zhuǎn)移到 ：

其中為了處理非均勻的關(guān)鍵幀間隔，NeoVerse 歸一化時(shí)間距離 來對(duì)不透明度的衰減進(jìn)行建模， 是 的左右兩個(gè)關(guān)鍵幀時(shí)間戳。生命周期 約束在 范圍內(nèi)，當(dāng) 接近于1時(shí)， 趨于1，表明 ，否則不透明度會(huì)快速衰減。

單目退化模擬

在單目視頻訓(xùn)練中，最大的挑戰(zhàn)是缺乏「新視角」的監(jiān)督信號(hào)。NeoVerse 并沒有嘗試尋找完美的數(shù)據(jù)，而是反其道而行之，引入了單目退化模擬機(jī)制，在訓(xùn)練的每一次迭代中，NeoVerse 并不是簡單地從輸入視角渲染，而是刻意「模擬」了單目重建在不同視角下的退化規(guī)律，從而建立起一套自監(jiān)督訓(xùn)練范式：

• 高斯剔除（Gaussian Culling）：模擬相機(jī)移動(dòng)時(shí)可能出現(xiàn)的遮擋與視場丟失（圖(a)）。通過剔除部分 4D 高斯基元，模型被迫在「信息不全」的情況下學(xué)習(xí)維持物體的幾何完整性。

• 平均幾何濾波（Average Geometry Filter）：除了遮擋之外，另一種典型的退化模式是深度不連續(xù)的飛行邊緣像素。NeoVerse 通過在采樣的新視角上渲染深度圖并作平均濾波，再根據(jù)濾波后的深度值調(diào)整每個(gè)高斯基元的位置。當(dāng)調(diào)整位置后的高斯重新渲染回原視角，則能模擬出現(xiàn)飛邊現(xiàn)象（圖(b)）。當(dāng)增大平均濾波核半徑時(shí)，則能模擬出更大范圍的空間畸變（圖(c)）。

退化渲染引導(dǎo)

NeoVerse 通過控制分支將模擬的渲染結(jié)果（包含渲染圖像、深度、不透明度圖以及相機(jī)位姿的 Plüker 嵌入）注入視頻生成模型。在訓(xùn)練過程中，NeoVerse 僅訓(xùn)練控制分支，同時(shí)凍結(jié)視頻生成主干模型，這不僅可以提升訓(xùn)練效率，更重要的是，使其能夠支持步數(shù)蒸餾 LoRAs，以加速生成過程。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

NeoVerse 通過 VBench 測評(píng)了共計(jì)400個(gè)測試樣例，無論是從重建和生成的運(yùn)行速度，還是從生成質(zhì)量上均顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。

即使在具有挑戰(zhàn)性場景上進(jìn)行大幅度視角運(yùn)動(dòng)控制。 NeoVerse 依然能在保持精確相機(jī)可控性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更好的生成質(zhì)量。

較大的相機(jī)運(yùn)動(dòng)下的渲染圖像容易產(chǎn)生包括飛邊像素和扭曲等現(xiàn)象。上圖展示了 NeoVerse 單目退化模擬的必要性。如果沒有在模擬出的退化樣本上進(jìn)行訓(xùn)練，生成模型往往會(huì)過于信任重建渲染中的幾何偽影，導(dǎo)致出現(xiàn)「鬼影」效果或模糊輸出。通過結(jié)合退化模擬，生成模型能夠?qū)W會(huì)抑制這些偽影，并在遮擋或扭曲區(qū)域生成逼真的細(xì)節(jié)。

下游應(yīng)用

在大規(guī)模視頻訓(xùn)練的支持下，NeoVerse 不僅能實(shí)現(xiàn)高精度的 4D 重建與精準(zhǔn)漫游，更能跨越影視制作、具身智能與自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域，支持多視角生成、視頻編輯等豐富下游應(yīng)用。

子彈時(shí)間

從圖像到世界：重建 + 生成的迭代閉環(huán)

多樣化相機(jī)控制

視頻編輯

具身場景應(yīng)用

駕駛場景應(yīng)用

駕駛場景前視相機(jī)到多視角相機(jī)擴(kuò)展

總結(jié)

NeoVerse 的出現(xiàn)，標(biāo)志著 4D 空間智能從「實(shí)驗(yàn)室精雕細(xì)琢」向「大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)」的范式轉(zhuǎn)移。它通過攻克核心的擴(kuò)展性（Scalability）瓶頸，構(gòu)建了一套能夠無縫適配互聯(lián)網(wǎng)單目視頻的訓(xùn)練管線。這種對(duì)海量開放場景數(shù)據(jù)的深度挖掘，不僅讓 NeoVerse 在泛化能力上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，更使其成為了支撐自動(dòng)駕駛、具身智能及內(nèi)容創(chuàng)作等多元領(lǐng)域的通用 4D 世界模型底座。

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