本文提出了Zero1-to-3方法,用于零样本、单图像新颖视图合成和3D重建。 方法基于Stable Diffusion模型,该模型在互联网规模的数据上进行了预训练,捕捉了丰富的语义和几何先验。 通过在合成数据上进行微调,学习了控制摄像机视角的方法。 由于能够利用Stable Diffusion学到的强大对象形状先验,所得到的方法在多个基准测试上...
通过定性和定量实验证明,Zero-1-to-3 通过充分利用互联网规模的预训练,在单视图3D重建和新颖视图合成模型方面显著优于当前最先进的方法。 读者理解: 该文介绍了一种名为Zero1-to-3的方法,旨在实现零样本、单图像新颖视图合成和3D重建。方法利用了预训练在互联网规模数据上的Stable Diffusion模型,该模型捕捉了丰富...
Zero-1-to-3是一个改变单个RGB图片摄像机视角的框架,这是说它可以对单张图片进行视角改变的处理,返回一个新视角下的图片。作者利用了Large-Scale的Diffusion模型对自然图像几何的预设指导这个框架。作者采用的Diffusion模型是使用合成数据集来学习相对相机视角的控制的,但是这个学习的结果对野外图像、自然图像甚至印象派绘...
导读: 作者提出了一个框架Zero-1-to-3,可以仅通过一张RGB图像改变物体的相机视角。为了在这种不完备的情况下执行新视角合成,该研究利用了大规模扩散模型学习的有关自然图像的几何先验知识。其中,条件扩散模型使用合成数据集学习相对相机视角的控制,使...
Zero-1-to-3 还可以用于单视图三维重建的任务。最后的实验结果也证明,该方法在单视图三维重建和新视图合成的效果明显优于现有其他方法。 5月26日,「AI新青年讲座」第209讲邀请到 Zero-1-to-3 一作、哥伦比亚大学在读博士刘若石参与,主讲《Zero-1-to-3: 大模型时代的单视图三维重建》。
Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object Ruoshi Liu1,Rundi Wu1,Basile Van Hoorick1,Pavel Tokmakov2,Sergey Zakharov2,Carl Vondrick1 1Columbia University,2Toyota Research Institute Novel View Synthesis: 3D Reconstruction: Updates
accelerate launch train_zero1to3.py \ --train_data_dir /data/zero123/views_release \ --pretrained_model_name_or_path lambdalabs/sd-image-variations-diffusers \ --train_batch_size 192 \ --dataloader_num_workers 16 \ --output_dir logs \ --use_ema \ --gradient_checkpointing \ --mixed...
1 a : of, relating to, or being a zero b : having no size or quantity zero growth 2 : showing no change in the word form "sheep" is a noun with a zero plural zero 3 of 3 verb 1 : to find out or adjust the zero of (as a balance) 2 : to aim or concentrate on ...
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