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，

"OmniRe" 技术由多所顶尖高校与研究机构联合推出，旨在全面重建城市场景，包括车辆、行人和自行车等。相较于传统依赖局部视角的技术，"OmniRe" 通过整合多角度信息，实现对城市环境更准确的捕捉，显著提升重建质量。这一突破性进展对城市规划、自动驾驶与增强现实等领域具有重要价值。"OmniRe" 不仅能生成高精度三维模型，还具备高效处理大量数据的能力，加快重建速度。研究团队注重用户体验，使其广泛应用于城市规划、建筑设计和智能交通等多个行业，通过提供真实、全面的城市场景重建，助力相关领域决策与分析。