D4RT: не просто 3D, а четвертое измерение
В январе 2026 года, пока все обсуждали очередные апдейты языковых моделей, DeepMind тихо выпустила технологию, которая переписывает правила компьютерного зрения. D4RT (4D Reconstruction Transformer) — это не "еще одна модель для видео". Это фундаментально другой подход к пониманию динамического мира.
Представьте: у вас есть запись футбольного матча с трех камер. Обычные системы видят последовательность кадров. D4RT видит единую четырехмерную структуру — мяч, который не просто перемещается по полю, а вращается, деформируется при ударе, меняет скорость в каждой точке траектории. Игроки не просто "перемещаются" — их тела сгибаются, мышцы напрягаются, форма меняется в реальном времени.
D4RT работает с версией 2.1, выпущенной в январе 2026. Модель использует обновленную архитектуру трансформеров с поддержкой пространственно-временного внимания — ключевое отличие от предыдущих версий, которые были ограничены в обработке длинных временных последовательностей.
Почему 4D — это не просто "3D + время"
Здесь большинство ошибается. 4D-реконструкция — это не 3D-модель, к которой прикрутили анимацию. Это принципиально иной способ представления данных.
Традиционные подходы (включая большинство систем на 2026 год) работают так:
- Извлекают 3D-сцену из каждого кадра
- Пытаются сопоставить объекты между кадрами
- Строят траектории движения
- Сталкиваются с проблемами при окклюзиях, быстром движении, изменении освещения
D4RT делает наоборот. Модель с самого начала рассматривает видео как единый четырехмерный континуум. Вместо того чтобы восстанавливать 3D-сцену для каждого момента времени, она строит единое 4D-представление, где время — такая же координата, как X, Y и Z.
Архитектура: как устроен мозг D4RT
В основе D4RT лежит модифицированная архитектура трансформера, но с тремя критическими изменениями, которые появились именно в версии 2.1:
1 Пространственно-временное токенизирование
Вместо того чтобы разбивать видео на кадры, D4RT делит его на 4D-вокселы — кубики в пространстве-времени. Каждый воксел содержит информацию не только о цвете и текстуре, но и о том, как эти характеристики меняются во времени.
В версии 2.1 размер воксела адаптируется динамически: мелкие вокселы для быстродвижущихся объектов, крупные — для статичного фона. Это снижает вычислительную сложность на 40% по сравнению с предыдущей версией.
2 4D-трансформер с иерархическим вниманием
Обычные трансформеры работают с последовательностями. 4D-трансформер D4RT работает с четырехмерными тензорами. Механизм внимания вычисляется не только между токенами, но и между разными временными срезами и пространственными областями.
Новая фича версии 2.1 — иерархическое внимание. Сначала модель определяет глобальную структуру сцены (крупные объекты, общее движение), затем детализирует локальные области. Это похоже на то, как работает PEVA, но в четырех измерениях.
3 Диффузионный декодер для 4D-рендеринга
После того как модель построила внутреннее 4D-представление, нужно превратить его обратно в визуальную форму. D4RT использует диффузионный декодер, который работает не с 2D-изображениями, а с 4D-воксельными полями.
Ключевое улучшение в версии 2.1 — многоуровневый диффузионный процесс. Сначала декодер генерирует грубую 4D-структуру, затем последовательно добавляет детали на разных временных и пространственных масштабах.
| Компонент | Что делает | Новое в версии 2.1 (2026) |
|---|---|---|
| 4D-энкодер | Преобразует видео в 4D-тензор | Адаптивное вокселирование, экономит 40% памяти |
| Пространственно-временной трансформер | Строит единое представление сцены | Иерархическое внимание, лучше обрабатывает окклюзии |
| Диффузионный декодер | Рендерит 4D-сцену в любой момент времени | Многоуровневый процесс, лучше детализация |
Почему это сложнее, чем кажется
Если вы думаете, что D4RT — просто следующий логический шаг после 3D-реконструкции, вы ошибаетесь. Вот три проблемы, которые команда DeepMind решала годами:
Проблема 1: временная согласованность. Объекты должны не просто "перемещаться" между кадрами — их форма, текстура, освещение должны меняться плавно и физически корректно. D4RT 2.1 использует физические ограничения в процессе обучения, что было нововведением 2025 года.
Проблема 2: вычислительная сложность. 4D-тензоры занимают колоссальный объем памяти. Версия 2.1 решает это через разреженные представления и адаптивное вокселирование — области с малым движением кодируются грубее, с большим — детальнее.
Проблема 3: обучение без ground truth. Где взять данные для обучения 4D-реконструкции? В реальном мире у нас нет "идеальных" 4D-сцен для сравнения. DeepMind использовала синтетические данные и метод self-supervision — модель учится, предсказывая пропущенные кадры и ракурсы.
Практическое применение: где это взорвет индустрию
D4RT — не академическая игрушка. Вот области, где эта технология уже меняет правила игры в 2026 году:
Кино и VFX
Представьте: вы снимаете сцену с дракой. Вместо того чтобы обвешивать актеров маркерами для motion capture, вы просто записываете их обычной камерой. D4RT восстанавливает полную 4D-модель движения, которую можно сразу импортировать в Cinema 4D или любой другой 3D-редактор.
Это убивает целые слои постпродакшна. Режиссер может менять освещение, добавлять эффекты, даже менять ракурс камеры после съемок — и все будет выглядеть фотореалистично.
AR/VR и метавселенные
Текущие метавселенные — это статичные 3D-миры с примитивной анимацией. D4RT позволяет переносить реальные динамические сцены в виртуальную реальность с сохранением всей сложности движения.
Вы записываете свой танец на телефон — и получаете точную 4D-модель, которую можно использовать как аватар в VR. Это следующий уровень после технологий вроде Lemon Slice-2, который создает аватары из фото.
Робототехника и автономные системы
Автономные автомобили сегодня работают с "плоским" представлением мира. D4RT дает им 4D-понимание: не просто "пешеход здесь", а "пешеход движется со скоростью 1.5 м/с, через 2 секунды будет на проезжей части, его траектория изгибается потому что он обходит лужу".
Это не предсказание на основе прошлых кадров — это понимание динамической структуры сцены в реальном времени.
Научные исследования
Биологи изучают движение животных, физики — поведение жидкостей, инженеры — вибрации конструкций. D4RT превращает обычную высокоскоростную съемку в количественные 4D-данные, которые можно анализировать, измерять, симулировать.
Ограничения и подводные камни
Не обольщайтесь — D4RT не волшебная палочка. Вот что не работает (пока):
- Полупрозрачные и отражающие поверхности. Стекло, вода, зеркала — модель часто ошибается, потому что не может отделить объект от его отражения или преломления.
- Быстрые деформации. Когда объект меняет форму слишком быстро (взрыв, разбивающееся стекло), временное разрешение может не хватить.
- Требования к данным. Хотя D4RT работает с одной камеры, качество реконструкции резко падает при плохом освещении, размытии движения, низком разрешении.
- Вычислительные требования. Даже с оптимизациями версии 2.1, обработка минуты видео в 4K требует серьезных GPU-ресурсов.
И да — модель пока не умеет работать с сгенерированным видео вроде Veo 3.1, потому что у синтетического контента другие статистические свойства.
Что будет дальше: прогноз на 2027-2028
D4RT 2.1 — только начало. Вот куда движется технология:
Real-time 4D reconstruction. Сейчас обработка идет оффлайн. Следующий шаг — real-time версия для AR-очков. Вы смотрите на мир, а очки в реальном времени строят 4D-модель всего, что видите.
Интеграция с языковыми моделями. Представьте: вы описываете сцену текстом ("человек подбрасывает мяч и ловит его левой рукой"), а система генерирует 4D-анимацию. Это следующий уровень после LLaMA 3.1, генерирующей 3D-мебель.
4D-редактирование. Не просто вырезать объект из видео, а изменить его движение, деформацию, взаимодействие с другими объектами. Как Photoshop, но для четырехмерной реальности.
Слияние с физическими симуляторами. D4RT понимает, КАК движутся объекты. Следующий шаг — понять, ПОЧЕМУ они так движутся. Модель будет не только реконструировать, но и предсказывать физическое поведение.
Самый интересный сценарий: D4RT как основа для World Models. Если Runway учит ИИ создавать миры, то D4RT учит его понимать, как эти миры работают в четырех измерениях. Это ключ к ИИ, который действительно понимает физический мир.
Как начать экспериментировать (если вы не DeepMind)
Полный код D4RT пока закрыт, но есть open-source альтернативы, которые движутся в том же направлении:
- Изучите Neural Radiance Fields (NeRF) и их временные расширения — это основа, на которой построена часть архитектуры D4RT.
- Посмотрите на Dynamic Scene Reconstruction от NVIDIA — менее продвинуто, но концептуально близко.
- Экспериментируйте с Gaussian Splatting — технология, которую использует Marble World Labs, имеет потенциал для 4D-расширения.
- Начните с простого: восстановите 3D из видео, затем добавьте временную компоненту через оптический поток и трекинг.
Главное — меняйте мышление. Перестаньте думать о видео как о последовательности кадров. Начните думать о нем как о единой четырехмерной структуре. Именно этот сдвиг парадигмы — самое ценное, что дает D4RT.
P.S. Если вы работаете в индустрии видеонаблюдения, посмотрите на как TrueLook использует компьютерное зрение. D4RT может сделать такой анализ на порядок точнее — потому что будет понимать не просто положение объектов, а их динамическое поведение во времени.
