GenXD
GenXD是一个专注于3D与4D场景生成的开源研究框架，核心面向计算机视觉领域的研究者、开发人员及相关方向学生，旨在解决当前4D生成领域数据稀缺、运动与相机参数耦合的行业问题
GenXD是一个专注于3D与4D场景生成的开源研究框架，核心面向计算机视觉领域的研究者、开发人员及相关方向学生，旨在解决当前4D生成领域数据稀缺、运动与相机参数耦合的行业问题。核心功能包含专业4D数据策划流程，可从普通视频中提取相机姿态与物体运动强度参数；自研CamVid-30K大规模现实世界4D场景数据集，覆盖多类真实场景样本；多视图-时间模块，可实现相机与物体运动参数的分离学习，兼容3D与4D两类数据训练。目标用户覆盖高校计算机视觉实验室研究员、3D内容开发工程师、元宇宙场景搭建人员、AI生成算法开发者、数字孪生项目从业者、图形学相关专业学生等。使用场景包括学术研究中4D生成算法的基准测试、元宇宙项目中动态场景的批量生成、数字孪生项目的真实场景复刻、3D内容创作中的多视图一致素材生成等。
- 适用对象
- 计算机视觉研究员(4D生成算法研究)
- 主要功能
- 4D数据策划流程、CamVid-30K数据集
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（143 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
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GenXD是什么，怎么使用？
约 5 分钟GenXD是一个专注于3D与4D场景生成的开源研究框架，核心面向计算机视觉领域的研究者、开发人员及相关方向学生，旨在解决当前4D生成领域数据稀缺、运动与相机参数耦合的行业问题。核心功能包含专业4D数据策划流程，可从普通视频中提取相机姿态与物体运动强度参数；自研CamVid-30K大规模现实世界4D场景数据集，覆盖多类真实场景样本；多视图-时间模块，可实现相机与物体运动参数的分离学习，兼容3D与4D两类数据训练。目标用户覆盖高校计算机视觉实验室研究员、3D内容开发工程师、元宇宙场景搭建人员、AI生成算法开发者、数字孪生项目从业者、图形学相关专业学生等。使用场景包括学术研究中4D生成算法的基准测试、元宇宙项目中动态场景的批量生成、数字孪生项目的真实场景复刻、3D内容创作中的多视图一致素材生成等。
主要功能
- 4D数据策划流程：该功能可对输入的普通日常视频进行多维度解析，首先通过帧间特征匹配计算相机在拍摄过程中的六自由度姿态变化，再通过光流估算与运动分割算法提取场景中不同物体的运动强度参数，最终输出标准化的4D训练样本，无需使用专业动捕设备即可完成高质量4D数据的标注与整理，为缺乏4D训练数据的研究项目提供数据获取路径。
- CamVid-30K数据集：该数据集是基于上述数据策划流程构建的大规模现实世界4D场景集合，包含超过3万段标注完成的真实场景视频，覆盖城市街道、室内家居、自然景观等多个场景类别，每段样本均包含完整的相机姿态参数、物体运动强度标注与对应帧图像，可直接用于4D生成模型的训练与基准测试，填补了现实场景4D公开数据集的空白。
- 多视图-时间模块：该模块是GenXD框架的核心训练组件，通过设计独立的相机运动编码分支与物体运动编码分支，可在训练过程中将相机视角变化与场景中物体的自身运动进行解耦，支持同时输入3D静态场景数据与4D动态场景数据进行联合训练，避免不同类型数据训练时的特征冲突，提升模型在两类生成任务上的表现。
- 掩码潜在条件支持：该功能支持用户输入多种类型的条件参数控制生成结果，可通过掩码设置选择输入单张参考图像、指定相机运动轨迹、设定物体运动强度、输入部分视角序列等不同类型的条件信息，框架会根据掩码参数调用对应的条件编码分支，生成符合用户设定约束的3D或4D场景结果，适配不同的生成需求。
- 相机轨迹视频生成：用户输入指定的相机运动轨迹参数与初始参考内容后，框架可生成完全遵循该轨迹的连续视频序列，输出的视频帧之间视角过渡自然，场景内物体保持一致性，无明显的闪烁或形变问题，生成结果可直接用于3D场景预览、动态场景演示等场景，无需额外进行后期一致性调整。
- 一致3D视图生成：用户输入单张或少量参考图像后，框架可生成多个不同视角下的一致3D视图，所有输出视图的场景物体位置、纹理、光影保持高度一致，生成的视图组可直接输入至3D重建算法中，快速转换为点云、网格等结构化3D表示，降低3D内容制作的前期素材采集成本。
怎么使用
- 第一步，访问GenXD官方GitHub Pages站点，在文档导航栏找到快速开始板块，按照页面指引下载框架的开源代码包与所需的依赖环境，完成本地环境部署。第二步，若需使用公开数据集，可在数据集板块找到CamVid-30K的下载入口，按照页面说明申请下载权限，获取标注完成的4D场景数据集用于训练或测试。第三步，进行3D或4D生成任务前，先在配置文件中设置生成类型、条件参数、输出格式等信息，若使用自定义输入数据，需按照文档要求将输入素材处理为指定格式。第四步，运行框架的生成脚本，等待模型推理完成后，可在输出目录查看生成的3D视图序列或4D动态视频，若对结果不满意可调整条件参数重新生成。第五步，若需要对生成结果进行评估，可调用框架内置的评估工具，选择对应的评估数据集与指标，自动生成量化评估报告，用于算法效果验证。
适合什么人群
- 计算机视觉研究员(4D生成算法研究)
- 3D内容开发工程师(多视角一致素材生成)
- 元宇宙场景搭建人员(动态虚拟场景批量生成)
- 数字孪生项目从业者(真实场景动态复刻)
- AI生成算法开发者(3D/4D生成模型训练)
- 图形学专业学生(3D/4D生成技术学习实践)
总结
在3D与4D生成领域，数据稀缺尤其是真实场景4D标注数据的不足，一直是限制相关技术落地的核心瓶颈，同时过往模型大多存在相机运动与物体运动耦合的问题，很难同时兼容3D静态与4D动态两类生成任务，而这个框架正是针对这两个核心痛点推出的研究成果。它没有依赖昂贵的专业动捕设备来构建数据集，而是通过设计可落地的普通视频数据处理流程，从公开视频中提取可用的4D标注信息，在此基础上推出的CamVid-30K数据集，为相关研究提供了可对比的基准数据。其核心的多视图-时间模块通过运动解耦的设计，实现了3D与4D数据的联合训练，既提升了数据利用率，也让同一框架可支持两类不同的生成任务。对于学术研究者来说，它提供了完整的基准评估工具，可快速完成算法效果对比；对于产业开发者来说，其支持多种条件输入的生成能力，可直接用于3D内容生产、动态场景搭建等场景，是该领域兼具学术价值与实用价值的开源项目。
价格与免费额度
GenXD作为开源研究框架，所有核心功能完全免费开放，用户可直接下载源代码进行非商用使用，免费版无功能限制，可完整使用数据处理、模型训练、生成推理、结果评估等全部模块，适合个人学习、学术研究等场景。项目未推出商业化付费版本，若需用于商业场景，需按照其开源协议要求联系开发团队申请商业使用授权，授权费用根据具体使用场景和规模协商确定，建议商业用途用户提前与团队沟通授权相关事宜。
优点与不足
优点
- 提供完整的4D数据从处理到标注的全流程工具，无需专业动捕设备即可从普通视频中提取4D训练样本
- 包含大规模公开现实世界4D场景数据集CamVid-30K，覆盖多类场景且标注信息完整，可直接用于模型训练与基准测试
- 核心多视图-时间模块实现相机与物体运动解耦，支持3D和4D数据联合训练，同一框架可适配两类生成任务
- 支持掩码潜在条件设置，可兼容单张图像、相机轨迹、运动强度等多种输入条件，适配不同生成需求
- 内置多数据集评估脚本，可自动输出通用指标与3D/4D专项指标，方便研究者快速完成算法效果验证
不足
- 框架部署对硬件要求较高，4D生成推理需要大显存GPU支持，普通消费级显卡运行大尺寸场景生成速度较慢
- 目前没有可视化操作界面，所有操作均需通过命令行和配置文件完成，对无编程基础的用户使用门槛较高
- CamVid-30K数据集下载需要提交申请，审核周期较长，且数据集整体体积较大，下载和本地存储成本较高
- 当前生成的4D场景动态时长较短，仅支持秒级的动态内容生成，无法直接用于长视频场景的制作
能帮你做的 8 件事
- 014D数据策划流程
- 02CamVid-30K数据集
- 03多视图-时间模块
- 04掩码潜在条件支持
- 053D生成场景的常用方案
- 064D生成场景的常用方案
- 07计算机视觉研究员(4D生成算法研究)的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- GenXD 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
GenXD生成的4D场景可以直接导出为3D动画文件吗？
当前版本的GenXD默认输出的是连续帧图像序列与对应的相机、运动参数，暂不支持直接导出FBX、GLB等通用3D动画格式，用户可以将生成的多视图序列输入至第三方3D重建工具，结合输出的相机参数进行结构化3D表示的转换，再导入动画制作工具中导出为标准3D动画文件。开发团队在后续版本的规划中，已经加入了标准3D格式直接导出的功能模块，后续更新后可直接获得可编辑的3D动画文件。
使用CamVid-30K数据集需要申请权限吗，可以用于商业项目吗？
CamVid-30K数据集的下载需要用户在官网填写申请表格，说明使用用途与所属机构，审核通过后即可获取下载链接，审核周期通常为3到5个工作日。该数据集仅开放非商用使用权限，可用于学术研究、个人学习、非盈利性项目的训练测试，若要用于商业产品的训练或落地，需要联系数据集开发团队单独申请商业授权，未获得授权的商用行为会违反相关使用协议。
GenXD支持自定义数据集进行训练吗，对输入数据有什么要求？
GenXD完全支持用户使用自定义数据集进行训练，输入的视频数据不需要搭载专业的姿态采集设备，普通消费级相机拍摄的稳定视频即可使用，要求视频分辨率不低于720P，帧速率不低于24FPS，场景内无明显的运动模糊，若用户已有部分标注的相机姿态或运动参数，也可直接导入框架减少数据处理工作量。框架内置了自定义数据的预处理脚本，用户可按照文档指引将自定义数据转换为框架支持的格式，即可直接用于模型微调或全量训练。
GenXD和其他3D生成模型相比有什么区别？
常规的3D生成模型大多仅支持静态3D场景的生成，输入条件也多以文本或单张图像为主，无法生成动态的4D场景，且通常只能适配单一类型的训练数据。而GenXD同时支持静态3D视图生成与动态4D场景生成两类任务，通过运动解耦模块可同时利用3D和4D两类数据进行训练，数据利用率更高，还支持相机轨迹、运动强度等更多维度的条件输入，可生成符合指定运动规律的动态场景，更适合需要动态内容的应用场景。
普通消费级显卡可以运行GenXD的生成功能吗？
普通消费级显卡可以运行GenXD的生成功能，但受限于显存大小，可生成的场景分辨率与时长会受到限制。若使用显存8GB左右的消费级显卡，仅可运行轻量版本的模型，生成256×256分辨率的短序列4D内容，推理速度相对较慢；若要生成512×512及以上分辨率的内容，建议使用显存16GB及以上的GPU设备。框架也提供了CPU运行的支持，但CPU推理速度极慢，仅适合用于小型样本的测试体验，不适合批量生成任务。
GenXD可以生成指定物体运动轨迹的4D场景吗？
GenXD支持通过掩码潜在条件设置指定场景中物体的运动强度与大致运动范围，当前版本暂不支持精确到厘米级的物体运动轨迹控制，生成的物体运动符合整体的强度设定，但具体轨迹存在一定的随机性。如果需要精确的运动轨迹控制，可以将生成的4D场景导出为3D表示后，在第三方3D编辑工具中手动调整物体的运动关键帧，来实现精准的轨迹控制。开发团队也在优化条件控制模块，后续版本会逐步加入更精细的物体运动轨迹约束功能。
开始使用 GenXD
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