近日，极佳科技提出了一种名为 DriveDreamer4D 的全新框架，旨在利用世界模型的先验知识来提升4D 驾驶场景的重建效果。传统的4D 场景重建方法，主要依赖于 NeRF 和3DGS 这两大流派。NeRF 就好比一个超级画家，它能用神经网络，把一堆照片渲染成一个3D 模型。而3DGS 则是用一堆三维高斯函数，来模拟场景中的各种物体。但这两种方法都有个致命弱点:太依赖训练数据了!就好比，你只见过直线行驶的汽车，突然来个漂移过弯，你就懵逼了。所以，在面对复杂路况，比如变道、加速、减速的时候，

研究团队提出了一种更简单的方法IllumiNeRF:首先利用受光条件的图像扩散模型重光每个输入图像，然后利用这些重光图像重建神经辐射场（NeRF），从而在目标光照下呈现新的视角。他们证明了这种策略出人意料地具有竞争力，并在多个重光基准测试中取得了最新成果。