最近,来自西门菲莎大学等机构的研究人员提出了一种结合计算方法高保真和人类视觉系统灵活性的新3D重建范式,其灵感来源于最近多视图图像生成模型的发展,尤其是MVDiffusion、MVDream和Wonder3D等,这些方案展示了通过大生成模型生成3D模型的可能性。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.12712 项目网站:https://mvdiffusio...
MVDiffusion也支持为每张图片提供不同的文字描述,但是这些描述之间需要保持语义上的一致性。 应用2:全景图生成(根据一张透视图像) MVDiffusion能够将一张透视图像外推(outpainting)成完整的360度全景图。 比,如输入下面这张透视图: MVDiffusion能进一步生成下面的全景图: 可以看到,生成的全景图在语义上对输入图片进行...
项目地址:https://huggingface.co/spaces/tangshitao/MVDiffusion 代码仓库:https://github.com/Tangshitao/MVDiffusion MVDiffusion的目标是产生内容高度一致且全局语义统一的多视角图片,其方法的核心思想是同步去噪(simultaneous denoising)和基于图片之间对应关系的全局意识(global awareness)。 1. 自回归 生成 全景图 ...
最近,来自西门菲莎大学等机构的研究人员提出了一种结合计算方法高保真和人类视觉系统灵活性的新3D重建范式,其灵感来源于最近多视图图像生成模型的发展,尤其是MVDiffusion、MVDream和Wonder3D等,这些方案展示了通过大生成模型生成3D模型的可能性。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.12712 项目网站:https://mvdiffusio...
在建筑、室内设计行业,可以通过文本和图像条件直接生成全景图和3D室内模型,大大简化图纸设计工作,而且在家具布局layout和风格style上具有较好的生成表现 References https://mvdiffusion.github.io/ https://huggingface.co/spaces/tangshitao/MVDiffusion
不怕多视角图像变化大,MVDiffusion整合图片全局意识,内容一致性更高! 逼真的图像生成在虚拟现实、增强现实、视频游戏和电影制作等领域有广泛应用。 随着扩散模型(Diffusion Models)在近两年的快速发展,图像生成取得了很大突破,从Stable Diffusion衍生出的一系列根据文本描述产生图像的开源或商业模型已经对设计、游戏等领域产...
简介:【2月更文挑战第30天】MVDiffusion++,一项革命性的3D重建技术,能在少量图像和无相机姿态信息下生成高密度、高分辨率的3D视图,简化重建流程。采用无姿态架构和视图丢弃策略,提升效率和质量。在Objaverse和Google Scanned Objects数据集上表现优越,且能与文本到图像生成模型结合,潜力广泛应用于游戏、电影和虚拟现实。
谷歌除了上面提到的Disco Diffusion,最近也有一款名叫Parti的画画AI问世了。 Parti,全名叫「Pathways Autoregressive Text-to-Image」,是谷歌大脑老大Jeff Dean提出的多任务AI大模型蓝图Pathway的一部分。 我们来看看Parti的作品: 看完后,是不是顿时感觉,会画画的AI都这么卷了... 大谷是谁? 提到大谷,你一定会立马想...
视觉生成的技术轨迹也证明了这一点：从 DALL-E 「盲盒式生成」到 Midjourney 的局部重绘，再到 Stable Diffusion 的 ControlNet，视频生成可控性也在逐步提升。AI 大模型作为工具，最终还是要服务于人，而不是去抢夺创作主导权，趣丸科技副总裁贾朔认为。未来，AI 和艺术家会是合作伙伴，毕竟，谁不能也不想独自...
MVDiffusion++achieves superior flexibility and scalability with two surprisingly simple ideas: 1) A "pose-free architecture" where standard self-attention among 2D latent features learns 3D consistency across an arbitrary number of conditional and generation views without explicitly using camera pose ...