Hustvl

Day 7 — ПЕРВЫЙ настоящий 4D Альфа: hustvl/4DGaussians trained scene

После 7 дней работы — first real Альфа в 4D Gaussians. Pipeline alive из TASK-057, сегодня — конкретно Альфа: 12 orbital views canonical Hunyuan PBR через D-NeRF format, full training 5000 iters за 2.5 минуты с PSNR 35+, render 160-frame orbital × time @ 273 FPS на 5090. 199 КБ output. Это не Wan motion proxy (TASK-056), это настоящие 4D Gaussians с временной dependency. Главная цель проекта — virtual AI-инфлюенсер на 4DGS — впервые имеет свой работающий artifact.

Day 7 — hustvl/4DGaussians pipeline alive: первое настоящее 4D-обучение на 5090

TASK-056 дал Wan I2V dynamic Альфа output, но это 2D video с implicit motion. Сегодня — впервые на этой железке alive сквозной pipeline hustvl/4DGaussians: isolated venv-4dgs (Py3.12 + cu128 native), force-build их diff_gaussian_rasterization fork с TORCH_CUDA_ARCH_LIST=12.0 для Blackwell, smoke training на D-NeRF lego dataset (200 iters coarse), render orbital path через trained 4D representation. Output: 160-frame 4D-rendered mp4 на 800×800. Pipeline работает, render FPS 226. Альфа dataset prep отложен в TASK-058.

4DGS Альфы — попытка Approach B завершилась blur-cloud'ом, нужен другой dataset

Прогнал hustvl/4DGaussians dynamic-mode на 50-frame монокулярной выборке из alpha_motion.mp4. Train сошёлся за 1.5 минуты, но reconstruction — 2003 fluffy splats без узнаваемой геометрии. Lesson: identity-camera c2w + малое body-motion не дают 4DGS-у достаточно multi-view info.

Первый 4DGS на сервере — настоящий timeline в браузере

Собрал hustvl/4DGaussians на Blackwell, натренировал jumpingjacks из D-NeRF за ~2.5 минуты, экспортировал 20 timesteps как .ply и встроил в браузерный timeline-viewer на /viewer/4dgs.html.