本文提出一种基于点云的方法，通过反投影图像特征到 3D 空间、点云聚合模块获取 3D 场景的风格信息并用线性转换矩阵对点云特征进行变换、将变换后的特征投影到 2D 空间获得新视角来生成具有一致风格的 3D 场景，实验证明该方法相比其他方法生成的配景画面更加一致和美观。

May, 2021

基于单目视频的全局静态场景模型和逐帧点云的动态内容的混合视频表示方法能够实时合成高质量的新视图，并且训练速度比现有方法快 100 倍。

Dec, 2023

提出了一种基于变换的图像生成网络，能够从单张图片中合成新的 3D 视图，并采用用组合的对抗和感知损失的训练方法，成功地减少了失真和图像中的缺陷，并保留了图像的视觉细节等特征。

Mar, 2017

本论文研究的问题是如何从给定的输入图像中合成出相同物体或场景在任意视角下的新图像。解决方案是通过卷积神经网络学习出现象的外在特征，从而实现像素重构，同时可以扩展到多个输入视图的合成。实验结果表明，该方法在合成出高品质图像方面的性能比之前基于 CNN 的技术更为优异。

May, 2016

本文提出一种叫做 GVS 的方法，可基于输入的语义地图，综合出多个真实感的场景视角，还可进行风格操作和图像编辑操作，如通过简单处理输入的风格图像和语义映射来添加或删除对象等。

Aug, 2020

本论文提出了一种基于生成对抗网络的条件生成模型，通过无监督学习实现在没有多视角、3D 和姿态监督的情况下进行从单一图像到新视角的合成。

Feb, 2021

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

介绍了一种用于单个广角立体图像对的新视角合成的方法，包括 3D 场景重构和外观变化的先验模型，提出了一种多视角变换编码器、图像上的极线采样方案和轻量级交叉注意力渲染器，通过大规模实际数据集的训练，证明了模型学习到了强大的多视角几何先验，大大缩短了渲染时间，并在两个实际数据集上得到了显著的优越性能。

Apr, 2023

本文提出了一种利用场景 3D 几何信息进行新视角生成的方法，通过学习区域感知几何转换网络实现输入图像到目标视角的变换，并在 KITTI 和 ScanNet 数据集上取得了优于现有方法的高质量生成效果。

Apr, 2018

本论文主要探讨基于学习的单个或有限 2D 图像的新视角合成，提出了一个端到端可训练的条件变分框架，通过空间相关模块从外观描述图像中提取全局的 3D 表示形状、纹理和以观察者为中心的坐标系原点等，实现无需显式 3D 重建即可隐含 3D 理解。

Jul, 2020