电视的多视图功能允许同时观看最多四个阶段，并可无缝切换音频源。

本研究提出了Fast3R方法，旨在提高多视图3D重建的效率和准确性。该方法能够并行处理多个视角图像，显著提升推理速度，减少误差累积，增强可扩展性，并保持重建精度。

实体对齐是多源知识图谱集成的关键。我们提出了一种新型解码方法Triple Feature Propagation（TFP），通过最小化狄利克雷能量进行优化，利用多视图结构信息，显著提升实体对齐效果，计算时间少于6秒，为未来方法设立新基准。

本研究提出了一种新方法，利用二维图像扩散模型的先验信息，解决单一光照下的多视图重照明问题，能够生成逼真的3D效果。

本研究提出了一种新相机标定方法，利用准直仪系统简化长距离下的复杂性。通过光学几何，将相机与目标的相对运动简化为球面运动模型，并开发了适用于多视图和二视图的求解器。实验结果表明，该方法优于现有技术。

本文介绍了一种名为4Diffusion的新型4D生成管道，旨在从单目视频中生成空间时间一致的4D内容。通过将可学习的运动模块与冻结的3D感知扩散模型结合，设计了一个统一扩散模型，以捕捉多视图空间时间相关性。实验证明，该方法性能更好。

Ego-Exo4D是一个多模态多视图视频数据集和基准挑战，包含了来自全球13个城市的800多名参与者在131个不同的自然场景环境中进行的技能人类活动的自我中心和外部视角视频。该数据集具有多通道音频、眼动数据、3D点云、相机姿态、IMU数据和多个配对的语言描述等多模态特性。为了推进对技能人类活动的第一人视角视频理解的研究，提出了一系列基准任务及其标注。

研究人员提出了3D-MuPPET，一个使用多视图以交互速度估计和跟踪多只鸽子的三维姿势的框架。他们训练了一个姿势估计器来推断多只鸽子的2D关键点和边界框，然后将关键点三角化为三维。他们实现了与最先进的3D姿势估计器相当的准确度，并展示了3D-MuPPET在室内和室外环境中无需模型微调即可运行的能力。