通过利用预训练的大规模视频扩散模型的强大生成能力，我们提出了 NVS-Solver，一种新的无需训练的视图合成（NVS）范例，它能够通过单个或多个静态场景视图或动态场景单目视频实现令人惊叹的视觉体验。在我们的理论模型基础上，我们通过迭代地调制与给定场景先验相对应的得分函数来控制视频扩散过程，并根据视图姿势和扩散步数在自适应方式下实现调制。广泛的评估量化和质量化地证明了我们的 NVS-Solver 相对于现有方法在静态和动态场景下的显著优势。

May, 2024

通过深度学习，本研究提出了一种新颖的视角合成方法 ViewFusion，其以端到端的生成方式灵活地综合多个输入视角，消除噪声并生成高质量的视角，相较于现有方法具有更好的泛化性能和适用性。

Feb, 2024

Ctrl123 是一种基于封闭循环转录的新颖视图合成扩散方法，它在姿态敏感特征空间中强制生成视角和真实数据的一致性，在 NVS 和 3D 重建任务中取得了显著的改进。

Mar, 2024

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

我们引入了一个三维感知扩散模型 ZeroNVS，用于野外场景下的单图像新视图合成。通过训练一种生成式先验模型来处理多物体场景和复杂背景带来的挑战，提出了新的技术。我们还提出了一种新颖的相机条件参数化和归一化方案，以解决深度尺度的二义性问题。此外，我们注意到 Score Distillation Sampling（SDS）在蒸馏 360 度场景时倾向于截断复杂背景的分布，并提出了 “SDS anchoring” 以改善合成新视图的多样性。我们的模型在 DTU 数据集的零样本设置中取得了新的 LPIPS 优势，甚至优于专门在 DTU 上训练的方法。我们进一步将具有挑战性的 Mip-NeRF 360 数据集调整为单图像新视图合成的新基准，并在该设置中展现出强大的性能。我们的代码和数据位于此 http URL。

Oct, 2023

本文提出了一种名为 FWD 的新颖视角综合方法，该方法使用稀疏输入，在保持实时性的同时以高质量的合成图像为结果。通过使用显式的深度和可微分渲染，可以获得和当前最先进的方法相当的结果，速度提高了 130-1000 倍，并具有更好的感知质量。该方法可以无缝地集成传感器深度，以在保持实时速度的同时提高图像质量。本方法有望得到越来越广泛而有用的应用。

Jun, 2022

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

本文提出了一种从单个 RGBD 输入合成新视角图像的方法，通过利用 RGBD 图像中嵌入的深度信息，将 NVS 任务转换成图像转换问题，并使用生成对抗网络实现类似于从新视角拍摄的照片的结果，而不受传统多图像技术的限制。

Nov, 2023

通过冻结的扩散模型，我们的方法 ViewNeTI 可以控制生成图像中物体的三维观点，以解决新颖视角合成的问题，并且拥有良好的语义细节和照片般逼真的单视图新颖视角合成预测。

Sep, 2023