Skel3D：基于骨架的新视角合成
计算机视觉与模式识别
2024-12-05 v1
摘要
本文提出一种单目开放集新视角合成 (NVS) 方法，利用对象骨架引导底层扩散模型。在已有光线条件归一化 (RCN) 层之后，我们的方法引入骨架引导层，增强姿态精度和多视角一致性。骨架引导层为生成模型提供详细的结构信息，提高合成视角的质量。实验结果表明，骨架引导方法在 Objaverse 数据集中的 diverse object categories 方面显著提升了一致性和准确性。该方法在不依赖显式 3D 表示的情况下，优于现有最先进的 NVS 技术，同时在定量和定性评估中表现突出。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.03407,
title = {Skel3D: Skeleton Guided Novel View Synthesis},
author = {Aron Fóthi and Bence Fazekas and Natabara Máté Gyöngyössy and Kristian Fenech},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.03407},
year = {2024}
}