177-A3.1｜像素级对齐的图像到多视图生成，合成3D数据增强，文本驱动3D全景生成，3D风格迁移，基于指令的3D编辑｜Tue

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: 3D Generation｜Multi-View Diffusion, Synthetic 3D Data Augmentation Pixel-Aligned Multi-View Generation with Depth Guided Decoder 2024-08-26｜UIUC, Snap Inc., U Toronto｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2408.14016v1 概述 在本研究中，作者提出了一种新颖的 图像到多视图生成的方法，旨在解决现有多视图生成模型在像素级对齐方面的不足 。近年来，尽管在图像生成领域尤其是文本到图像生成方面取得了令人瞩目的成果，基于单一图像生成多个视图（即多视图生成）仍然面临挑战。 现有方法往往倾向于通过扩展图像扩散模型来进行多视图生成，但其得到的生成结果存在明显的模糊现象，尤其在不同视角之间像素对齐质量较差 。因此，研究者们提出了一种新方法， 通过在VAE解码器中引入深度引导的呐喊注意力机制 ，显著 ………………………………