NutWorld

NutWorld简介

NutWorld是由新加坡国立大学、南洋理工大学与Skywork AI联合开发的一种视频处理框架，能够高效地将普通单目视频转换为动态3D高斯表示（Gaussian Splatting）。该框架基于时空对齐高斯（STAG）表示法，在单次前馈过程中实现视频的时空连贯建模，有效克服了传统方法在复杂运动和遮挡情况下的局限性。通过结合深度和光流正则化技术，NutWorld能够解决单目视频中的空间模糊和运动不确定性问题，支持高保真度的视频重建，并适用于多种下游任务，如新视图合成、视频编辑、帧插值以及一致深度预测等。

NutWorld的核心功能

• 高效视频重建：将单目视频转换为动态3D高斯表示，实现高质量的视频内容重建。
• 实时处理能力：相比传统优化方法，具备更高的处理效率。
• 多任务支持：
  • 新视图合成：从单目视频生成新的视角。
  • 视频编辑：支持精确的帧级编辑与风格化处理。
  • 帧插值：生成中间帧以提升视频帧率。
  • 一致深度预测：提供时间与空间上一致的深度估计。
  • 视频对象分割：通过传播对象掩码实现目标分割。
• 时空一致性保障：采用结构化的STAG表示，确保视频在时间和空间上的连贯性。

NutWorld的技术原理

• 时空对齐高斯（STAG）表示：将每个像素与一个3D高斯分布相关联，通过时空对齐方式约束其分布，每个高斯具有位置、尺度、颜色和不透明度等属性，并利用可变形场捕捉时间动态。
• 前馈网络架构：采用基于Transformer的编码器-解码器结构，将输入视频映射到STAG表示。编码器用于捕捉时空对应关系，解码器则用于预测静态高斯属性及其可变形场。
• 深度与光流正则化：引入深度和光流正则化机制，增强深度预测的鲁棒性，并通过光流监督高斯分布的运动轨迹，确保时间连贯性。
• 基于片段的推理：将长视频拆分为多个重叠片段进行处理，通过传播高斯分布保持全局时空一致性。

NutWorld项目信息

• GitHub仓库：https://github.com/Nut-World/NutWorld/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.03465

NutWorld的应用场景

• 视频内容创作与编辑：支持新视图合成、帧插值及视频编辑，为创作者提供强大工具。
• 增强现实与虚拟现实：可用于实时动态3D场景重建，提升AR/VR体验。
• 自动驾驶与机器人视觉：提供动态场景重建和深度信息，助力环境感知与交互。
• 游戏开发：支持实时生成高质量3D场景，提升游戏表现。
• 培训行业：应用于驾驶、飞行等模拟训练，提高真实感和效果。