CVPR24满分Oral！EscherNet实现任意视角灵活扩散生成，解锁3D视觉无限可能！

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一作个人主页： https://kxhit.github.io/ 论文标题： EscherNet: A Generative Model for Scalable View Synthesis  Star233 工作demo： https://kxhit.github.io/EscherNet 导读： 多视图合成是CV和图形学中的核心任务，它允许从不同角度重建场景。通过多视角渲染让计算机像人类一样灵活地观察场景。这种能力不仅在AR、VR等应用中至关重要，还能够帮助机器人在复杂环境中导航和交互。传统的视图合成方法需要大量计算资源，并且处理复杂场景时灵活性有限。 EscherNet是一种多视角条件扩散模型，为视图合成提供了全新解决方案。它结合了隐式和生成式3D表示，通过创新的相机位置编码，实现了对多个参考视图和目标视图的精准控制，它可从少量参考视图生成超过100个一致的目标视图。与传统方法相比，EscherNet不仅节省了计算资源，在消费级GPU上也可运行。 ©️【深蓝AI】编译 基于 ………………………………