GCL学术成果：SIGGRAPH Asia 2024—基于多视图一致性扩散模型的多视图转换方法

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点击蓝字，关注我们 USTC-GCL 【论文标题】 MV2MV: Multi-View Image Translation via View-Consistent Diffusion Models 【作者】蔡有城，李润时，刘利刚 【单位】中国科学技术大学 【背景与问题】 图像转换在计算机图形学和计算机视觉中有众多应用，目的是将图像从一个域转换到另一个域。由于扩散模型具有良好的生成能力，最近基于扩散模型图像转换方法获得了逼真的效果。然而，现有的图像转换方法通常侧重于单视图图像。虽然这些方法在各自的任务中对单视图图像处理产生了很好的结果，但在应用于多视图图像转换任务时却遇到了困难。这是因为简单地逐帧执行图像转换会遇到多视图一致性问题，从而导致不同视图之间的几何与外观的不一致。 最近的扩散模型在二维图像处理领域展示了强大的生成能力，并且出现了一系列通用的图像转换的方法，并取得了令 ………………………………