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CamFreeDiff: 无摄像头的基于扩散模型的图像拼接生成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种360度室内RGB全景图像外扩模型IPO-LDM，使用潜在扩散模型对缺少深度信息的RGB图像进行外扩，并通过渐进式相机旋转改善全景图的一致性。实验结果表明，IPO-LDM优于现有方法，在RGB全景图像外扩方面能生成多个多样且结构良好的结果。
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关键要点
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360度室内RGB全景图像生成面临有限视野图像的困难。
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现有基于GAN的方法在输出质量和泛化性能上存在障碍。
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提出了一种使用潜在扩散模型的360度室内RGB全景图像外扩模型IPO-LDM。
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IPO-LDM在训练过程中利用RGB和深度全景数据，在推理过程中对缺少深度信息的RGB图像进行外扩。
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引入渐进式相机旋转技术，改善全景图的一致性。
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实验结果显示IPO-LDM在RGB全景图像外扩方面优于现有方法，能生成多样且结构良好的结果。
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