有几个开源项目：
将单个视频转换为4D高斯点阵（4D Gaussian Splatting, 4DGS）是当前动态场景重建领域的一个前沿研究方向。
其核心思想是利用一段单视角视频作为输入，通过神经网络或优化方法，重建出一个随时间连续变化的4D场景表示，其中每个高斯点不仅包含空间位置、协方差等信息，还包含时间维度上的动态属性。
目前已有多个方法支持从单视频生成4DGS：
L4GM（Large 4D Gaussian Reconstruction Model）：该模型可以直接以单视角视频作为输入之一，输出一组4D高斯点，从而实现对动态场景的重建 。
Instant4D：该方法能够在约10分钟内完成对一段典型200帧视频的4D高斯重建，适用于如Dycheck等数据集 。
Splat4D：结合了扩散模型与高斯点阵技术，可以从单视角视频生成高质量的4D动态内容 。
这些方法通常依赖于以下关键技术：
时序一致性建模：确保高斯点在时间维度上平滑演化；
可微分渲染与优化：通过对比渲染结果与输入视频帧进行反向传播，优化高斯参数；
先验或扩散模型引导：部分方法（如Splat4D）引入图像到视频的扩散先验，提升重建质量与泛化能力。
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