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Free3D: 无需 3D 表示的一致新视角合成

这篇研究提出了一种名为 Free3D 的简单方法,用于通过单张图像进行开放集合的新视角合成。使用编码目标相机姿势的新的像素级射线调节归一化(RCN)层,改进了目标相机姿势的建模。同时通过轻量级多视图注意力层和多视图噪声共享提高了多视图一致性。我们在 Objaverse 数据集上训练了 Free3D,并在几个新数据集中展示了其卓越的泛化性能。希望我们的简单而有效的方法能够作为一个坚实的基准,并有助于未来关于新视角合成更精确的研究。

本文介绍了一种用于野外场景下的三维感知扩散模型ZeroNVS,解决了多物体场景和复杂背景带来的挑战。该模型在DTU数据集和Mip-NeRF 360数据集上表现出强大的性能。

DTU数据集 ZeroNVS 三维感知扩散模型 复杂背景 多物体场景

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