MVInpainter：学习多视角一致性修复以连接二维和三维编辑
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有三维编辑方法在处理真实场景时的局限性，提出了一种新的多视角二维修复方法MVInpainter。该方法通过部分修复多视图图像，避免了从零开始生成新视图的复杂性，显著提升了在真实场景中的应用潜力，并经过充分实验验证了其在多任务处理中的有效性。
本研究提出了MVDiffusion++神经架构，用于3D物体重建和文本到3D的生成。该架构通过生成密集高分辨率视图实现3D一致性和合成。实验证明MVDiffusion++优于当前技术水平。
