Spatia：基于3D场景点云和动态-静态解纠缠的开源视频生成框架

一、Spatia是什么？

Spatia是一款由悉尼大学、微软研究院等机构联合研发的开源视频生成框架，核心优势在于通过持久化3D场景点云构建可更新的空间记忆，结合动态-静态解纠缠设计，解决了传统视频生成模型长时程空间与时间一致性不足的痛点。该框架支持显式相机控制、3D感知交互式编辑、长时程场景探索等核心功能，依托视觉SLAM技术实现空间记忆的持续迭代更新，在保证动态实体生成真实性的同时，确保视频全局空间一致性。

Spatia的核心定位是：通过引入3D场景点云作为持久化空间记忆，并结合动态-静态解纠缠与视觉SLAM更新机制，实现长时程、空间一致的视频生成，同时支持多种3D感知交互功能的视频生成工具。其本质是将2D视频生成任务与3D场景理解深度融合，通过对场景空间结构的精准建模，打破传统2D生成模型在长序列一致性上的局限，让生成的视频既具备真实的动态效果，又能保持全局空间逻辑的连贯性。

作为开源项目，Spatia的代码仓库包含核心功能模块、配置文件及说明文档，开发者可基于该框架进行二次开发、功能扩展或直接用于特定场景的视频生成任务。其研发团队汇聚了多所顶尖高校与科技公司的研究力量，确保了项目的技术先进性与实用性，为视频生成领域提供了一种全新的解决思路。

二、功能特色

Spatia之所以能在众多视频生成框架中脱颖而出，核心在于其围绕“空间记忆”构建的四大核心功能特色，既解决了传统模型的痛点，又拓展了视频生成的应用边界：

1. 长时程空间与时间一致性生成

这是Spatia最核心的功能优势。传统视频生成模型在生成超过一定长度的视频时，往往会出现“场景脱节”——比如原本位于画面左侧的物体突然出现在右侧，或者场景的空间结构（如墙壁、门窗位置）发生无规律变化。而Spatia通过持久化的3D场景点云空间记忆，为每一次视频片段生成提供统一的空间基准：

• 空间一致性：3D场景点云精准记录了场景中静态物体（如建筑、家具）的位置、尺寸、空间关系，生成视频时所有帧都基于该空间记忆进行渲染，确保静态场景结构始终统一，不会出现空间逻辑错乱；

• 时间一致性：空间记忆通过视觉SLAM技术持续迭代更新，动态物体（如行人、车辆）的运动轨迹会被纳入记忆更新逻辑，确保动态实体的运动符合物理规律和空间约束，避免出现运动轨迹跳跃、动作不连贯等问题。

无论是生成数十帧还是上百帧的长序列视频，Spatia都能维持稳定的空间结构和连贯的时间线，解决了长时程视频生成的核心痛点。

2. 动态-静态解纠缠设计

Spatia创新性地采用“动态-静态解纠缠”机制，将视频生成中的动态元素（如移动的物体、变化的动作）与静态元素（如固定的场景、不变的背景）进行分离处理：

• 静态元素处理：静态场景信息被完整存储在3D点云空间记忆中，作为生成视频的“底层画布”，全程保持稳定，确保场景的空间一致性；

• 动态元素处理：动态实体的生成独立于静态场景，但受到空间记忆的约束——动态物体的运动不能突破静态场景的物理边界（如不能穿透墙壁、不能悬浮于空中），同时动态物体的外观、动作可以灵活变化，保证生成效果的真实性和多样性。

这种解纠缠设计实现了“稳定性”与“灵活性”的平衡：既避免了静态场景的无序变化，又保留了动态实体的丰富性，让生成的视频既“靠谱”又“生动”。

3. 三大核心3D感知交互功能

Spatia不止是一款视频生成工具，更是一个支持3D交互的创作平台，提供三大高价值应用功能：

（1）显式相机控制

用户可以直接控制生成视频的相机参数，实现多样化的拍摄视角切换，而无需担心视角变化导致的场景空间错乱。支持的控制维度包括：

• 相机位置：控制相机在3D场景中的移动（如前后、左右、上下平移）；

• 相机角度：调整相机的拍摄角度（如俯视、仰视、侧视）；

• 相机焦距：实现缩放效果（如拉近拍摄物体、拉远展示全景）。

例如，用户可以设定“相机从场景左侧缓慢移动到右侧，同时焦距逐渐拉远”的拍摄路径，Spatia会基于3D空间记忆，自动生成符合该路径的连贯视频，所有视角切换都能保持场景空间结构的一致性，就像真实拍摄时的相机运动一样自然。

（2）3D感知交互式编辑

传统视频编辑只能在2D层面进行裁剪、调色、添加特效等操作，而Spatia支持基于3D空间的交互式编辑，编辑过程直接作用于3D场景点云，效果实时反映在生成的视频中：

• 静态场景编辑：如删除3D场景中的某个静态物体（如移除画面中的桌子）、修改静态物体的属性（如将白色墙壁改为灰色）；

• 动态实体编辑：如添加新的动态物体（如在场景中加入行走的行人）、调整动态物体的运动轨迹（如让车辆从直线行驶改为转弯）；

• 编辑实时反馈：所有编辑操作都会同步更新到空间记忆中，后续生成的视频片段会自动适配编辑后的场景，无需手动调整每一针，极大提升编辑效率。

（3）长时程场景探索

用户可以通过设定探索路径，让相机在3D场景中进行“自主漫游”，生成场景探索类视频。例如：

• 室内场景探索：设定从客厅入口进入，依次经过客厅、餐厅、卧室的漫游路径，生成完整的室内空间探索视频；

• 室外场景探索：设定沿街道行走、环绕建筑的路径，生成多角度展示建筑外观或街道风景的视频。

由于探索过程基于3D空间记忆，相机的漫游路径会严格遵循场景的空间结构，不会出现“穿墙”“穿物”等不合理情况，生成的探索视频逻辑连贯、视角自然，可用于虚拟看房、景点展示等场景。

4. 空间记忆迭代更新能力

Spatia的空间记忆并非固定不变，而是通过视觉SLAM（同步定位与地图构建）技术实现持续迭代更新：

• 初始更新：输入一张初始图像后，Spatia会自动解析图像中的3D场景信息，生成初始的3D场景点云空间记忆；

• 迭代更新：每生成一段视频片段后，模型会基于新生成的帧，通过视觉SLAM技术优化空间记忆——比如补充之前未识别到的场景细节（如墙角的装饰、物体的纹理）、修正空间记忆中的微小误差、更新动态物体的运动状态；

• 增量更新：支持在已有空间记忆的基础上，添加新的场景元素或动态实体，空间记忆会自动融合新信息，无需重新生成完整记忆，提升生成效率。

这种迭代更新机制让空间记忆越来越精准，后续生成的视频片段质量也会持续优化，同时支持增量式创作，满足复杂场景的生成需求。

功能特色对比表

为了更直观地展现Spatia与传统视频生成模型的差异，以下是核心功能对比：

三、技术细节

Spatia的强大功能背后，是由“3D空间记忆构建-迭代生成-记忆更新-交互控制”四大核心技术模块构成的完整技术体系，每个模块都有明确的技术逻辑和实现路径：

1. 核心技术架构

Spatia的技术架构可分为四层，从下到上依次为：数据输入层、空间记忆层、生成控制层、输出交互层，各层协同工作实现端到端的视频生成与交互：

2. 关键技术解析

（1）3D场景点云空间记忆构建

3D场景点云是Spatia空间记忆的核心载体，其构建过程主要分为三步：

• 第一步：初始图像特征提取。模型对输入的初始图像进行深度特征提取，识别图像中的静态物体、动态物体（若初始图像包含动态元素）、场景结构（如深度信息、空间关系）；

• 第二步：3D点云生成。基于提取的特征，通过单目3D重建技术，将2D图像信息转换为3D场景点云——每个点云包含空间坐标（x,y,z）、颜色信息、纹理特征，精准对应场景中的物理实体；

• 第三步：点云优化。对生成的初始点云进行去噪、补全处理，去除冗余点、修复缺失点，确保点云能够准确反映场景的真实空间结构。

该3D点云作为“持久化空间记忆”，会被全程保存，所有视频生成和交互操作都基于该记忆进行，确保空间一致性。

（2）视觉SLAM空间记忆更新

视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）技术是Spatia实现空间记忆迭代更新的核心：

• 定位（Localization）：在生成每一段视频片段后，模型会分析新生成帧的视觉特征，确定当前“虚拟相机”在3D场景中的位置和姿态；

• 地图更新（Mapping）：基于相机定位结果，结合新帧中的视觉信息，对原有3D点云进行更新——包括补充新发现的场景细节（如相机移动后看到的新区域）、修正点云坐标误差、更新动态物体的位置信息；

• 迭代优化：每生成一段视频片段，SLAM模块都会自动触发一次记忆更新，让空间记忆始终与生成的视频内容保持同步，确保后续生成的片段能够无缝衔接。

视觉SLAM技术的引入，让空间记忆从“静态基准”变成“动态优化的记忆体”，既保证了空间一致性，又提升了记忆的精准度。

（3）动态-静态解纠缠实现

动态-静态解纠缠的核心是通过两个独立但关联的生成分支，分别处理动态和静态元素，再通过融合模块生成最终视频帧：

• 静态分支：输入3D点云空间记忆中的静态部分，生成视频帧的静态背景（如墙壁、地面、固定家具），该分支的输出在整个视频生成过程中保持空间结构稳定；

• 动态分支：输入空间记忆中的动态约束信息（如动态物体的可行运动区域、物理规则），生成动态实体（如行人、车辆）的外观和动作，该分支支持灵活调整动态元素的属性，但输出必须满足静态分支的空间约束；

• 融合模块：将静态分支生成的背景与动态分支生成的动态实体进行融合，确保动态实体在静态背景中的位置、比例、遮挡关系符合视觉逻辑（如动态物体遮挡背景，而非背景穿透动态物体）。

这种分支结构实现了动态与静态元素的“分离控制、协同生成”，既保证了空间一致性，又保留了动态元素的多样性。

（4）3D感知交互控制技术

Spatia的三大交互功能（相机控制、3D编辑、场景探索）均基于3D空间记忆的精准建模：

• 显式相机控制：用户输入相机参数（位置、角度、焦距）后，模型会基于3D点云计算相机的可视范围和成像效果，确保生成的视频帧符合相机参数要求，同时避免相机“穿透”静态物体；

• 3D感知编辑：用户的编辑指令（如删除物体、添加动态元素）会直接映射到3D点云空间——删除物体即移除点云中对应的点集，添加动态元素即在点云中指定区域添加动态物体的约束信息，编辑后的点云会实时用于后续视频生成；

• 长时程场景探索：用户设定的探索路径会被转换为3D空间中的坐标序列，模型基于该序列控制虚拟相机的移动，每一步移动都通过SLAM技术确认相机位置，确保路径符合场景空间结构，生成连贯的探索视频。

四、应用场景

基于其长时程一致性生成和3D交互能力，Spatia的应用场景覆盖了内容创作、虚拟仿真、数字孪生等多个领域，具有广泛的实用价值：

1. 视频内容创作

无论是专业创作者还是普通用户，都可以用Spatia生成高质量、长时程的创意视频：

• 短视频/广告创作：生成具有连贯场景和动态元素的广告视频，支持自定义相机视角（如产品的360度展示、场景漫游），提升广告的视觉吸引力；

• 影视片段预演：影视制作中，可利用Spatia快速生成场景探索视频或角色动作预演视频，帮助导演规划拍摄角度、调整场景布局，降低拍摄成本；

• 动画生成：生成2D或3D动画短片，动态-静态解纠缠设计让动画角色的动作更灵活，同时场景结构保持稳定，无需手动调整每一针的场景位置。

2. 虚拟仿真与培训

在需要模拟真实场景的培训、仿真场景中，Spatia的空间一致性和3D交互能力具有重要价值：

• 虚拟驾驶培训：生成真实的道路场景视频，支持控制虚拟相机切换视角（如驾驶位视角、车外视角），模拟不同驾驶场景（如转弯、超车），用于驾驶培训的可视化教学；

• 室内设计预览：设计师可将室内设计方案转换为3D场景点云，通过Spatia生成场景探索视频，客户可以“漫游”虚拟房间，直观感受设计效果，同时支持实时编辑（如更换家具、调整墙面颜色）；

• 工业操作仿真：生成工业场景（如工厂车间、设备操作）的视频，支持展示设备的动态运行过程和空间布局，用于员工操作培训，帮助员工熟悉设备位置和操作流程。

3. 数字孪生与场景可视化

数字孪生领域需要精准的场景建模和动态展示，Spatia的3D空间记忆和迭代更新能力完美适配：

• 城市数字孪生：生成城市街区、交通路网的3D场景视频，支持展示交通流量变化、城市设施布局，可用于城市规划分析、交通调度可视化；

• 建筑数字孪生：为建筑项目构建3D点云空间记忆，生成建筑施工过程的动态视频，或建筑建成后的场景漫游视频，用于施工进度监控、建筑展示；

• 园区/场馆可视化：生成园区（如校园、工业园区）或场馆（如体育馆、会展中心）的3D场景视频，支持自定义探索路径，用于园区导航、场馆活动预演。

4. 游戏与元宇宙内容生成

在游戏和元宇宙领域，Spatia可用于生成丰富的虚拟场景和动态内容：

• 游戏场景生成：生成游戏中的开放世界场景视频，支持相机自由移动和场景探索，帮助游戏开发者快速构建游戏场景原型，或生成游戏宣传视频；

• 元宇宙空间构建：为元宇宙平台生成虚拟空间的3D场景记忆，用户可以在该空间中“漫游”、与动态元素交互，同时支持实时编辑空间内容（如添加虚拟建筑、动态角色），丰富元宇宙的互动体验。

五、常见问题解答（FAQ）

1. 运行项目时提示“CUDA out of memory”（CUDA内存不足）怎么办？

这是最常见的问题，主要是由于显卡显存不足以支撑3D点云处理或视频生成：

• 解决方案1：降低生成参数。在配置文件中减小视频分辨率（如从1080P改为720P）、减少总帧数（如从100帧改为50帧）、减少动态物体数量，降低显存占用；

• 解决方案2：优化显卡设置。关闭其他占用显存的程序（如其他深度学习模型、游戏），确保Spatia独占显卡显存；

• 解决方案3：更换更高显存的显卡。如果需要生成高分辨率、长帧数的视频，建议使用显存≥12GB的显卡（如RTX 4080、RTX 4090）。

2. 生成的视频出现“空间结构错乱”（如物体位置漂移），该如何解决？

出现这种问题通常是由于初始图像质量不佳或空间记忆更新异常：

• 解决方案1：更换初始图像。确保初始图像清晰、空间结构明确，避免使用模糊、光线过暗、无明显静态物体的图像；

• 解决方案2：调整SLAM更新参数。在配置文件中增大SLAM更新的迭代次数（如“slam_iterations: 20”改为“30”），提升空间记忆更新的精准度；

• 解决方案3：减少动态物体数量。如果动态物体过多，可能会影响SLAM对静态场景的识别，适当减少动态物体数量，可提升空间一致性。

3. 3D编辑工具无法加载点云文件，提示“文件格式不支持”怎么办？

Spatia的点云文件默认使用PLY格式，若加载失败，可能是文件格式错误或文件损坏：

• 解决方案1：确认文件格式。确保编辑后的点云文件为PLY格式，若为其他格式（如PCD），可使用Open3D工具转换格式：o3d.io.write_point_cloud("edited_memory.ply", pcd)；

• 解决方案2：重新生成点云。如果点云文件损坏，可重新运行初始点云生成脚本：python build_point_cloud.py --input ./assets/input.jpg，生成新的PLY格式点云文件；

• 解决方案3：更新Open3D库。部分旧版本的Open3D可能不支持某些PLY格式特性，执行pip install --upgrade open3d更新库到最新版本。

4. 生成视频的速度很慢，如何提升生成效率？

视频生成速度受硬件性能和参数设置影响，可通过以下方式优化：

• 硬件层面：使用更高性能的CPU和显卡，增加内存容量（如从16GB升级到32GB），提升数据处理速度；

• 参数层面：降低视频分辨率、减少总帧数、减少动态物体数量，或降低模型的生成精度（如在配置文件中设置“generate_precision: fast”）；

• 软件层面：启用多线程加速，在运行命令中添加“--num_workers 4”（根据CPU核心数调整，如8核CPU可设置为“--num_workers 8”），利用多线程并行处理数据。

5. 能否在Windows系统上使用Spatia？部分依赖库安装失败怎么办？

Spatia支持Windows 10/11系统，依赖库安装失败通常是由于缺少系统依赖或版本不兼容：

• 解决方案1：安装系统依赖。对于Windows系统，需先安装Visual Studio Build Tools（用于编译C++依赖库），可从微软官网下载安装；

• 解决方案2：手动安装失败的依赖库。如果“pip install -r requirements.txt”安装失败，可单独下载该依赖库的whl文件（从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载），然后执行pip install xxx.whl手动安装；

• 解决方案3：使用Anaconda创建虚拟环境。Anaconda可自动处理部分依赖冲突，建议创建专门的虚拟环境：conda create -n spatia python=3.9，激活环境后再安装依赖库。

6. 生成的动态物体看起来不真实（如动作僵硬、比例失调），该如何优化？

动态物体生成效果不佳，可通过调整动态生成参数改善：

• 解决方案1：调整动态物体运动参数。在配置文件中增加动态物体的运动自由度（如“motion_smoothness: 0.8”改为“0.5”），让动作更自然；

• 解决方案2：更换动态物体模型。在“spatia/assets/dynamic_models/”目录下替换为更高质量的动态物体模型（支持OBJ、GLB格式）；

• 解决方案3：增加动态物体细节。在配置文件中启用“dynamic_detail: high”，提升动态物体的纹理质量和动作细节，但会增加一定的显存占用和生成时间。

六、相关链接

• 项目GitHub仓库：https://github.com/ZhaoJingjing713/Spatia

• 项目主页：https://zhaojingjing713.github.io/Spatia/

七、总结

Spatia作为一款开源视频生成框架，以“可更新3D空间记忆”为核心创新点，通过持久化3D场景点云、动态-静态解纠缠设计和视觉SLAM更新机制，成功解决了传统视频生成模型长时程空间与时间一致性不足的痛点，同时提供显式相机控制、3D感知交互式编辑、长时程场景探索三大核心交互功能，实现了“稳定一致”与“灵活交互”的统一。其技术架构清晰，核心模块分工明确，既保证了技术先进性，又兼顾了实用性；应用场景覆盖内容创作、虚拟仿真、数字孪生、游戏元宇宙等多个领域，无论是专业开发者还是普通用户，都能通过其提供的简洁使用流程快速上手，或进行二次开发扩展功能。作为开源项目，Spatia为视频生成领域提供了全新的技术思路和实践方案，其开源特性也将促进社区对长时程视频生成、3D感知交互等技术的进一步探索和优化，具有重要的技术价值和应用前景。