SpinMeRound：使用扩散模型生成一致的多视角身份
计算机视觉与模式识别
2025-09-24 v2
摘要
尽管扩散模型近期取得了进展，但从新视角生成逼真的头部肖像仍然是一个重大挑战。大多数当前方法局限于有限的角度范围，主要关注正面或接近正面的视角。此外，尽管近期新兴的大规模扩散模型已被证明在处理 3D 场景方面具有稳健性，但鉴于面部数据复杂的结构以及恐怖谷陷阱，它们在面部数据上的表现不佳。在本文中，我们提出了 SpinMeRound，这是一种基于扩散的方法，旨在从新视角生成一致且准确的头部肖像。通过利用多个输入视角以及身份嵌入，我们的方法有效地合成了对象的不同视角，同时稳健地保持其独特的身份特征。通过实验，我们展示了我们的模型在 360 度头部合成中的生成能力，同时超越了当前最先进的多视角扩散模型。
引用
@article{arxiv.2504.10716,
title = {SpinMeRound: Consistent Multi-View Identity Generation Using Diffusion Models},
author = {Stathis Galanakis and Alexandros Lattas and Stylianos Moschoglou and Bernhard Kainz and Stefanos Zafeiriou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.10716},
year = {2025}
}