TurboPortrait3D：基于单步扩散的快速人物肖像新视角合成
计算机视觉与模式识别
2025-10-29 v1
摘要
我们介绍 TurboPortrait3D：一种用于人物肖像低延迟新视角合成的方法。我们的做法基于这样一个观察：现有的面部图像到 3D 模型虽然能够生成可渲染的 3D 表示，但容易出现视觉瑕疵，往往细节不足，且难以完整保留主体身份。另一方面，图像扩散模型在生成高质量图像方面表现出色，但计算成本高，且不具 3D 约束，因而无法直接产生多视角一致的输出。本文演示，图像空间的扩散模型可用于显著提升现有图像到头像方法的质量，同时保持 3D 感知并以低延迟运行。该方法以单张正面图像为输入，应用前馥图像到头像生成流程获得初始 3D 表示及相应的噪声渲染。这些噪声渲染随后输入单步扩散模型，该模型以输入图像为条件，专门训练以多视角一致方式细化渲染。此外，我们引入一种新颖有效的训练策略：先在大规模合成多视角数据上进行预训练，再在高质量真实图像上进行微调。我们证明，该方法在质量和数量上均优于当前面向人物新视角合成的状态-of-the-art 方法，同时时间效率更高。
引用
@article{arxiv.2510.23929,
title = {TurboPortrait3D: Single-step diffusion-based fast portrait novel-view synthesis},
author = {Emily Kim and Julieta Martinez and Timur Bagautdinov and Jessica Hodgins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23929},
year = {2025}
}