本文提出了一种姿态引导扩散模型来从单张图像中生成一致的、持久的新视角视频，并设计了一个利用极线作为约束的注意力层以促进不同视角之间的关联。实验结果表明，该模型在合成和真实数据集上表现优异，胜过基于 Transformer 和 GAN 的现有方法。

Mar, 2023

利用预训练的视频扩散模型，我们演示了一种非常简单的方法，通过合成互补视角的扫描视频来生成新视角，从而实现高度一致的新视图合成。

Dec, 2023

使用基于扩散的模型，结合现有的二维扩散骨架和三维特征体，进行三维感知的图像生成，同时具备自回归生成 3D 一致的序列能力。在合成渲染图像和实际物体上展示了最先进的效果。

Apr, 2023

通过利用生成模型，将零样本新视点合成问题分为两个阶段，即将观察到的区域转化为新视图和对未见过的区域进行幻觉。为了解决 3D 一致性问题，本文提出了一种具有几何约束的极线引导注意力和多视图注意力的场景表示方法。通过多个数据集的定性和定量评估，证明了所提出机制在效果上优于现有方法。

Oct, 2023

提出了 MultiDiff 方法，它是一种用于从单个 RGB 图像一致地合成新视角的新方法，通过引入单目深度预测器和视频扩散模型作为强先验条件，实现了高质量和多视角一致的结果。

Jun, 2024

在这篇论文中，我们提出了一种新的方法来从单个场景图像和大摄像机动作轨迹中综合出一致的长视频，并使用自回归 Transformer 以及基于摄像机的局部性约束来预测多个帧之间关系和下一帧，从而实现了对多帧的序列建模，优于现有的方法，尤其是在室内 3D 场景的长期未来合成中表现出色。

Mar, 2022

本研究提出了一种高效有效的方法，通过利用条件图像扩散模型实现长度可变视频中时间一致的合成到真实视频转换，同时保持视频的时空一致性。我们通过使用可用的合成视频的光流信息，通过联合噪声优化有效地最小化了时空不一致性，实现对多个合成图像生成的平行化。通过在各种综合基准上进行的大量实验证明了我们的方法的有效性，并且我们的方法不需要对扩散模型进行任何培训或微调。 最后，我们证明了我们的方法在时空一致性和视觉质量方面均优于其他基线方法。

May, 2023

我们提出了一种名为 3DiM 的扩散模型，用于 3D 新视图合成，能够将单个输入视图转换为许多视图上的一致且清晰的完成。 3DiM 的核心组成部分是姿态条件的图像到图像扩散模型，它以源视图及其姿态作为输入，并将新姿态的视图作为输出生成。

Oct, 2022

通过扩散模型进行新视图合成表现出了出色的潜力，然而这些常见方法中图像生成的独立过程导致在保持多视图一致性方面存在挑战。为了解决这个问题，我们引入了 ViewFusion，这是一种新颖的、无需训练的算法，可以无缝地集成到现有的预先训练好的扩散模型中。我们的方法采用自回归的方式，隐含地利用之前生成的视图作为下一个视图生成过程的上下文，确保在新视图生成过程中具有稳健的多视图一致性。通过通过插值去噪将已知视图信息融合到扩散过程中，我们的框架成功地将单视图条件模型扩展为能在多视图条件设置下工作，无需额外的微调。广泛的实验结果表明 ViewFusion 在生成一致且详细的新视图方面的有效性。

Feb, 2024

通过预定制技术在视频帧上微调预训练的 RGB-D 扩散模型，然后将知识从微调的模型提取到包含动态和静态神经辐射场（NeRF）组件的 4D 表示中，实现几何一致性并保持场景的一致性，从而进一步推进动态新视角合成。

Jan, 2024