這項(xiàng)由上海AI實(shí)驗(yàn)室與香港中文大學(xué)、香港大學(xué)、NVIDIA聯(lián)合完成的研究發(fā)表于2025年7月，論文題為"4DSloMo: 4D Reconstruction for High Speed Scene with Asynchronous Capture"。有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)arXiv:2507.05163訪問(wèn)完整論文，也可訪問(wèn)項(xiàng)目網(wǎng)站https://openimaginglab.github.io/4DSloMo/獲取更多信息。

當(dāng)我們看體育比賽時(shí)，那些令人嘆為觀止的超慢鏡頭回放總是讓人印象深刻。一個(gè)舞者旋轉(zhuǎn)時(shí)裙擺的每一個(gè)褶皺變化，一個(gè)籃球入網(wǎng)時(shí)的每一個(gè)細(xì)微動(dòng)作，這些都需要專(zhuān)業(yè)的高速攝影設(shè)備才能捕捉。然而，這些設(shè)備往往價(jià)格昂貴，操作復(fù)雜，普通人很難接觸到?，F(xiàn)在，研究團(tuán)隊(duì)找到了一個(gè)巧妙的解決方案，就像魔術(shù)師變魔術(shù)一樣，用普通的相機(jī)就能實(shí)現(xiàn)高速攝影的效果。

一、傳統(tǒng)拍攝的困境：就像用慢速相機(jī)拍飛鳥(niǎo)

要理解這項(xiàng)研究的重要性，我們先來(lái)看看傳統(tǒng)4D重建技術(shù)面臨的問(wèn)題。4D重建簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是不僅要拍出物體的立體形狀，還要記錄它隨時(shí)間的變化過(guò)程，就像給一個(gè)運(yùn)動(dòng)的物體拍攝全方位的"時(shí)光相冊(cè)"。

傳統(tǒng)的4D拍攝系統(tǒng)就像一群攝影師站成一圈，同時(shí)按下快門(mén)拍照。雖然這樣能從不同角度記錄同一時(shí)刻的畫(huà)面，但存在一個(gè)根本性問(wèn)題：當(dāng)被拍攝的物體運(yùn)動(dòng)很快時(shí)，普通相機(jī)的拍攝速度跟不上。就好比你想用每秒只能拍25張照片的相機(jī)去記錄蜂鳥(niǎo)的翅膀振動(dòng)，結(jié)果只能拍到模糊的殘影。

目前大多數(shù)4D拍攝系統(tǒng)的幀率都不超過(guò)30FPS（每秒30幀），有些甚至只有15FPS。這個(gè)速度對(duì)于拍攝慢動(dòng)作還可以，但面對(duì)快速運(yùn)動(dòng)時(shí)就顯得力不從心。比如一塊布料在風(fēng)中飄動(dòng)，或者舞者快速旋轉(zhuǎn)的動(dòng)作，用這樣的拍攝頻率很難捕捉到中間的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)，最終重建出的4D模型會(huì)出現(xiàn)明顯的跳躍和失真。

更要命的是，提升拍攝頻率需要更昂貴的專(zhuān)業(yè)設(shè)備，不僅增加成本，還會(huì)大大增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)。這就像為了拍好照片而買(mǎi)一堆頂級(jí)相機(jī)，既不現(xiàn)實(shí)也不經(jīng)濟(jì)。

二、巧妙的異步拍攝方案：讓相機(jī)"接力"工作

面對(duì)這個(gè)難題，研究團(tuán)隊(duì)想出了一個(gè)絕妙的辦法，就像指揮一個(gè)交響樂(lè)團(tuán)一樣，讓不同的相機(jī)在不同的時(shí)間開(kāi)始工作，而不是所有相機(jī)同時(shí)開(kāi)始。

在傳統(tǒng)同步拍攝中，假設(shè)有8臺(tái)相機(jī)圍成一圈，它們會(huì)在同一時(shí)刻"咔嚓"一聲同時(shí)拍照，然后等到下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)再同時(shí)拍照。這樣雖然每個(gè)時(shí)刻都有8個(gè)不同角度的照片，但時(shí)間間隔較大，快速運(yùn)動(dòng)的中間過(guò)程就丟失了。

而在新的異步拍攝方案中，研究團(tuán)隊(duì)將這8臺(tái)相機(jī)分成4組，每組2臺(tái)。第一組在0秒開(kāi)始拍攝，第二組在0.01秒開(kāi)始拍攝，第三組在0.02秒開(kāi)始拍攝，第四組在0.03秒開(kāi)始拍攝。這樣，雖然每個(gè)時(shí)刻只有2臺(tái)相機(jī)在工作，但整個(gè)系統(tǒng)的有效拍攝頻率從原來(lái)的25FPS提升到了100FPS，相當(dāng)于把時(shí)間分辨率提高了4倍。

這就像原本只有一個(gè)人在記錄運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作，現(xiàn)在有4個(gè)人輪流記錄，雖然每個(gè)人看到的角度有限，但合在一起就能還原出更加連續(xù)流暢的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。通過(guò)這種巧妙的時(shí)間錯(cuò)位安排，研究團(tuán)隊(duì)在不增加任何硬件成本的情況下，顯著提升了系統(tǒng)捕捉快速運(yùn)動(dòng)的能力。

實(shí)際實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)使用了12臺(tái)25FPS的普通相機(jī)，將它們分成4組或8組，成功實(shí)現(xiàn)了100FPS甚至200FPS的等效拍攝效果。相機(jī)被安排在三個(gè)不同高度，每個(gè)高度均勻分布4臺(tái)相機(jī)，相互間隔約22.5度，形成一個(gè)完整的拍攝網(wǎng)絡(luò)。

三、解決稀疏視角問(wèn)題：用AI修復(fù)"缺失"的畫(huà)面

異步拍攝雖然解決了時(shí)間分辨率的問(wèn)題，但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：在任何給定時(shí)刻，可用的相機(jī)數(shù)量減少了，這會(huì)導(dǎo)致某些角度的信息缺失，就像拼圖少了幾塊一樣。

當(dāng)系統(tǒng)試圖根據(jù)這些"不完整"的信息重建4D模型時(shí)，會(huì)出現(xiàn)一些奇怪的"浮動(dòng)偽影"，這些偽影看起來(lái)像是懸浮在空中的噪點(diǎn)或錯(cuò)誤的幾何結(jié)構(gòu)。這個(gè)問(wèn)題在3D重建領(lǐng)域被稱(chēng)為稀疏視角重建難題。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于視頻擴(kuò)散模型的"修復(fù)工具"。這個(gè)工具的工作原理有點(diǎn)像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的修復(fù)師，能夠根據(jù)已有的畫(huà)面信息，智能地"猜測(cè)"和補(bǔ)全缺失的部分。

首先，研究團(tuán)隊(duì)需要訓(xùn)練這個(gè)修復(fù)工具。他們巧妙地構(gòu)造了訓(xùn)練數(shù)據(jù)：從完整的4D視頻序列中故意刪除一些幀，模擬異步拍攝的情況，然后用這些"有缺陷"的數(shù)據(jù)訓(xùn)練4D高斯模型。這個(gè)過(guò)程產(chǎn)生的渲染結(jié)果自然包含各種偽影，研究團(tuán)隊(duì)將這些有問(wèn)題的視頻與原始完美視頻配對(duì)，形成了訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

這個(gè)修復(fù)模型基于視頻擴(kuò)散技術(shù)構(gòu)建，而不是簡(jiǎn)單的圖像修復(fù)。這一點(diǎn)很關(guān)鍵，因?yàn)橐曨l修復(fù)能夠保持時(shí)間上的連續(xù)性，避免相鄰幀之間出現(xiàn)突兀的變化。就像修復(fù)一部老電影，不僅要讓每一幀看起來(lái)清晰，還要確保整個(gè)播放過(guò)程流暢自然。

令人驚訝的是，僅用750對(duì)訓(xùn)練樣本，這個(gè)修復(fù)模型就展現(xiàn)出了強(qiáng)大的泛化能力，能夠處理各種不同場(chǎng)景的偽影問(wèn)題。這得益于視頻擴(kuò)散模型本身強(qiáng)大的時(shí)空先驗(yàn)知識(shí)，就像一個(gè)見(jiàn)多識(shí)廣的專(zhuān)家，即使面對(duì)新情況也能做出合理的判斷。

四、完整的重建流程：從拍攝到成果的全過(guò)程

整個(gè)4D重建過(guò)程就像一個(gè)精心設(shè)計(jì)的生產(chǎn)流水線。首先，異步拍攝系統(tǒng)收集到時(shí)間密集但空間稀疏的多視角視頻數(shù)據(jù)。這些原始數(shù)據(jù)被輸入到4D高斯模型中進(jìn)行初步重建，這個(gè)階段會(huì)產(chǎn)生一個(gè)包含偽影的粗糙版本。

接下來(lái)，修復(fù)模型登場(chǎng)。對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練視角，系統(tǒng)都會(huì)渲染一個(gè)高幀率的視頻，這個(gè)視頻覆蓋了所有相機(jī)觀察到的時(shí)間點(diǎn)。雖然這些初始渲染包含浮動(dòng)偽影，但它們?yōu)樾迯?fù)模型提供了重要的空間視角信息和時(shí)間運(yùn)動(dòng)信息。

修復(fù)模型將這些有問(wèn)題的視頻轉(zhuǎn)換到潛在空間進(jìn)行處理，然后生成清晰、銳利的修復(fù)版本。這些修復(fù)后的視頻隨后被用來(lái)監(jiān)督4D高斯模型的進(jìn)一步優(yōu)化，通過(guò)結(jié)合L1損失和感知損失，確保重建結(jié)果既在像素級(jí)別準(zhǔn)確，又在視覺(jué)感知上自然。

整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程分為兩個(gè)階段：前7000次迭代進(jìn)行初始優(yōu)化，后7000次迭代結(jié)合修復(fù)模型的指導(dǎo)進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整。這種兩階段策略確保了模型能夠充分利用異步拍攝的時(shí)間信息，同時(shí)最大化地減少稀疏視角帶來(lái)的重建偽影。

五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：從合成數(shù)據(jù)到真實(shí)場(chǎng)景

為了全面驗(yàn)證方法的有效性，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多層次的實(shí)驗(yàn)方案。在合成數(shù)據(jù)測(cè)試中，他們使用了DNA-Rendering和Neural3DV兩個(gè)廣泛認(rèn)可的4D數(shù)據(jù)集。為了模擬快速運(yùn)動(dòng)和異步拍攝的條件，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行了時(shí)間下采樣，將DNA-Rendering的幀率從15FPS降到約4FPS，將Neural3DV的幀率從30FPS降到約2.5FPS。

在這些極具挑戰(zhàn)性的條件下，新方法在所有評(píng)估指標(biāo)上都顯著超越了現(xiàn)有技術(shù)。與K-Planes、4DGS、GS4D等先進(jìn)方法相比，新方法在PSNR（峰值信噪比）、SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）和LPIPS（感知損失）等關(guān)鍵指標(biāo)上都取得了明顯優(yōu)勢(shì)。例如，在DNA-Rendering數(shù)據(jù)集上，PSNR從24.75提升到26.76，LPIPS從0.337降低到0.293，這些數(shù)字背后代表著顯著的視覺(jué)質(zhì)量改善。

更重要的是真實(shí)場(chǎng)景的測(cè)試。由于這是首個(gè)采用異步拍攝策略的4D重建研究，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集都沒(méi)有相應(yīng)的真實(shí)拍攝數(shù)據(jù)。因此，研究團(tuán)隊(duì)專(zhuān)門(mén)構(gòu)建了一個(gè)包含12臺(tái)同步相機(jī)的拍攝系統(tǒng)，通過(guò)手動(dòng)引入觸發(fā)延遲來(lái)實(shí)現(xiàn)異步拍攝。

他們拍攝了12個(gè)包含快速?gòu)?fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的序列，包括舞蹈、體育活動(dòng)和快速物體交互等。每個(gè)視頻的分辨率達(dá)到2048×2248像素，涵蓋了各種非線性大幅度運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景。在這些真實(shí)拍攝的數(shù)據(jù)上，新方法同樣展現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，能夠準(zhǔn)確重建快速運(yùn)動(dòng)區(qū)域，恢復(fù)復(fù)雜的紋理細(xì)節(jié)。

六、深入分析：各個(gè)組件的貢獻(xiàn)

通過(guò)詳細(xì)的消融實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)分析了異步拍攝和修復(fù)模型各自的貢獻(xiàn)。結(jié)果顯示，單獨(dú)使用異步拍攝就能帶來(lái)顯著的改善，PSNR從24.75提升到26.23，證明了增加時(shí)間分辨率對(duì)于處理快速運(yùn)動(dòng)的重要性。而在異步拍攝的基礎(chǔ)上加入修復(fù)模型，性能進(jìn)一步提升，PSNR達(dá)到26.76，SSIM從0.831提高到0.845。

研究團(tuán)隊(duì)還對(duì)比了視頻修復(fù)與圖像修復(fù)的效果。結(jié)果表明，雖然圖像擴(kuò)散模型在單幀質(zhì)量上可能更出色，但視頻修復(fù)模型在保持時(shí)間連續(xù)性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。在相鄰幀之間，視頻修復(fù)能夠保持紋理的一致性，而圖像修復(fù)往往會(huì)引入隨機(jī)變化，導(dǎo)致時(shí)間上的不連貫。

為了進(jìn)一步提升性能，研究團(tuán)隊(duì)還探索了逐場(chǎng)景微調(diào)的策略。通過(guò)采用留一法構(gòu)造噪聲-清潔視頻對(duì)，然后對(duì)修復(fù)模型進(jìn)行少量迭代的微調(diào)，可以讓模型更好地適應(yīng)特定場(chǎng)景的特點(diǎn)。這種策略在處理復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)表現(xiàn)尤為突出，能夠恢復(fù)更精細(xì)的服裝細(xì)節(jié)和紋理信息。

七、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義

這項(xiàng)研究的創(chuàng)新不僅僅在于技術(shù)層面，更在于它展示了一種全新的問(wèn)題解決思路。傳統(tǒng)上，提高拍攝質(zhì)量往往意味著更昂貴的設(shè)備和更復(fù)雜的系統(tǒng)。而這項(xiàng)研究證明了，通過(guò)巧妙的算法設(shè)計(jì)和智能的數(shù)據(jù)處理，可以在不增加硬件成本的情況下顯著提升系統(tǒng)性能。

異步拍攝策略的核心思想是時(shí)間和空間的權(quán)衡。通過(guò)犧牲每個(gè)時(shí)刻的空間采樣密度，換取更高的時(shí)間分辨率，然后用AI技術(shù)來(lái)彌補(bǔ)空間信息的不足。這種設(shè)計(jì)哲學(xué)對(duì)于許多其他計(jì)算攝影和計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)都具有啟發(fā)意義。

修復(fù)模型的設(shè)計(jì)也體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟。通過(guò)合理構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)和精心設(shè)計(jì)損失函數(shù)，一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的模型就能處理復(fù)雜的重建偽影問(wèn)題。特別是視頻擴(kuò)散模型的應(yīng)用，展現(xiàn)了生成式AI在解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題上的巨大潛力。

從數(shù)據(jù)效率的角度來(lái)看，僅用750個(gè)訓(xùn)練樣本就能達(dá)到良好的泛化效果，這在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域是相當(dāng)罕見(jiàn)的。這得益于預(yù)訓(xùn)練模型強(qiáng)大的先驗(yàn)知識(shí)和精心設(shè)計(jì)的微調(diào)策略，為資源受限環(huán)境下的AI應(yīng)用提供了有價(jià)值的參考。

八、實(shí)際應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用前景非常廣闊。在體育分析領(lǐng)域，教練可以用普通相機(jī)陣列來(lái)分析運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)動(dòng)作，獲得以前只有專(zhuān)業(yè)高速攝影設(shè)備才能提供的詳細(xì)信息。在生物力學(xué)研究中，研究人員可以更經(jīng)濟(jì)地進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)分析，為康復(fù)治療和運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)防提供支持。

在娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)中，這項(xiàng)技術(shù)為VR/AR內(nèi)容制作打開(kāi)了新的可能性。制作團(tuán)隊(duì)可以用相對(duì)低成本的設(shè)備捕捉高質(zhì)量的動(dòng)態(tài)表演，創(chuàng)造更加逼真的數(shù)字人物和虛擬場(chǎng)景。對(duì)于自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)，精確的高速4D重建能力有助于更好地理解和預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的物體行為。

然而，技術(shù)也面臨一些挑戰(zhàn)。當(dāng)前方法仍然依賴于預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型的質(zhì)量，在處理某些精細(xì)紋理時(shí)可能會(huì)有細(xì)節(jié)損失。此外，逐場(chǎng)景微調(diào)雖然能提升性能，但會(huì)增加計(jì)算成本和處理時(shí)間，這在實(shí)時(shí)應(yīng)用中可能成為限制因素。

系統(tǒng)的可擴(kuò)展性也是一個(gè)考慮因素。雖然12臺(tái)相機(jī)的配置已經(jīng)相當(dāng)實(shí)用，但在更大規(guī)模的場(chǎng)景或需要更高時(shí)間分辨率的應(yīng)用中，如何平衡相機(jī)數(shù)量、時(shí)間分組和重建質(zhì)量仍需要進(jìn)一步研究。

九、與現(xiàn)有技術(shù)的對(duì)比優(yōu)勢(shì)

相比于傳統(tǒng)的高速攝影方案，這項(xiàng)技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)在于成本效益。專(zhuān)業(yè)的高速相機(jī)往往價(jià)格昂貴，而且數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)囊蠛芨?。新方法使用普通相機(jī)就能達(dá)到類(lèi)似效果，大大降低了技術(shù)門(mén)檻。

與其他4D重建方法相比，這項(xiàng)技術(shù)在處理大幅度運(yùn)動(dòng)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)方法在面對(duì)快速變化時(shí)往往會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)模糊或時(shí)間不連貫的問(wèn)題，而異步拍攝方案通過(guò)提高時(shí)間采樣率，從根本上緩解了這個(gè)問(wèn)題。

在AI輔助重建方面，視頻修復(fù)模型相比傳統(tǒng)的幾何約束方法具有更強(qiáng)的泛化能力。傳統(tǒng)方法往往針對(duì)特定類(lèi)型的偽影設(shè)計(jì)特定的算法，而基于深度學(xué)習(xí)的修復(fù)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和處理各種復(fù)雜的重建問(wèn)題。

從系統(tǒng)的實(shí)用性角度來(lái)看，整個(gè)流程的自動(dòng)化程度很高，不需要復(fù)雜的手工調(diào)參或?qū)I(yè)知識(shí)。這使得技術(shù)更容易被非專(zhuān)業(yè)用戶采用，有利于技術(shù)的推廣和應(yīng)用。

十、未來(lái)發(fā)展方向與改進(jìn)空間

研究團(tuán)隊(duì)在論文中也坦誠(chéng)地討論了當(dāng)前方法的局限性和未來(lái)的改進(jìn)方向。修復(fù)模型雖然效果顯著，但仍然受限于基礎(chǔ)擴(kuò)散模型的能力。隨著更先進(jìn)的視頻生成模型的出現(xiàn)，修復(fù)質(zhì)量有望進(jìn)一步提升。

在算法優(yōu)化方面，如何更好地平衡時(shí)間采樣和空間采樣是一個(gè)持續(xù)的研究課題。當(dāng)前的分組策略相對(duì)簡(jiǎn)單，未來(lái)可能會(huì)有更智能的自適應(yīng)分組方案，根據(jù)場(chǎng)景內(nèi)容和運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)整拍攝策略。

實(shí)時(shí)處理能力也是一個(gè)重要的發(fā)展方向。當(dāng)前的方法需要離線處理才能得到最終結(jié)果，如果能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的4D重建，將大大擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景，特別是在直播、游戲和交互應(yīng)用中。

硬件和軟件的協(xié)同優(yōu)化也值得關(guān)注。通過(guò)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的相機(jī)硬件和優(yōu)化的算法實(shí)現(xiàn)，可能能夠進(jìn)一步提升系統(tǒng)的性能和效率。特別是在邊緣計(jì)算設(shè)備上的部署，將使這項(xiàng)技術(shù)更加實(shí)用和普及。

說(shuō)到底，這項(xiàng)研究為我們展示了一個(gè)重要的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)：通過(guò)巧妙的算法設(shè)計(jì)和AI技術(shù)的結(jié)合，我們能夠在不大幅增加硬件成本的情況下實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升。這種"軟硬結(jié)合"的創(chuàng)新思路不僅適用于4D重建領(lǐng)域，對(duì)整個(gè)計(jì)算攝影和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域都具有重要的啟發(fā)意義。

對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)意味著高質(zhì)量4D內(nèi)容創(chuàng)作的門(mén)檻將大大降低。無(wú)論是專(zhuān)業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者還是普通的攝影愛(ài)好者，都有機(jī)會(huì)用相對(duì)簡(jiǎn)單的設(shè)備創(chuàng)造出令人驚嘆的動(dòng)態(tài)視覺(jué)效果。隨著技術(shù)的不斷成熟和普及，我們有理由期待一個(gè)更加豐富多彩的視覺(jué)世界。

**Q&A**

**Q1：什么是異步拍攝？它和普通拍攝有什么區(qū)別？** A：異步拍攝就是讓不同的相機(jī)在不同時(shí)間開(kāi)始工作，而不是同時(shí)按快門(mén)。就像接力賽一樣，雖然每個(gè)時(shí)刻工作的相機(jī)較少，但整體的拍攝頻率提高了。普通拍攝是所有相機(jī)同時(shí)拍照，時(shí)間間隔較大，容易丟失快速運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié)。

**Q2：為什么需要AI來(lái)修復(fù)畫(huà)面？直接用異步拍攝不行嗎？** A：異步拍攝雖然提高了時(shí)間分辨率，但每個(gè)時(shí)刻可用的相機(jī)數(shù)量減少了，會(huì)導(dǎo)致某些角度信息缺失，產(chǎn)生"浮動(dòng)偽影"。AI修復(fù)模型就像經(jīng)驗(yàn)豐富的修復(fù)師，能根據(jù)已有信息智能補(bǔ)全缺失部分，確保最終效果自然流暢。

**Q3：這項(xiàng)技術(shù)什么時(shí)候能普及到普通用戶？成本高嗎？** A：目前還處于研究階段，但技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯：只需要普通相機(jī)而非昂貴的專(zhuān)業(yè)高速設(shè)備。隨著算法優(yōu)化和硬件成本降低，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年內(nèi)可能會(huì)有商業(yè)化產(chǎn)品出現(xiàn)，讓普通用戶也能享受到高質(zhì)量4D拍攝的樂(lè)趣。