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注1:本文系“最新論文速覽”系列之一,致力于簡(jiǎn)潔清晰地介紹、解讀最新的頂會(huì)/頂刊論文
論文速覽 Arxiv 2023 | DMV3D: DENOISING MULTI-VIEW DIFFUSION USING 3D LARGE RECONSTRUCTION MODEL 使用3D大重建模型來(lái)去噪多視圖擴(kuò)散
論文原文：https://arxiv.org/pdf/2311.09217.pdf (2023年11月15日)
項(xiàng)目主頁(yè): https://justimyhxu.github.io/projects/dmv3d/
本文提出了一種新穎的單階段3D生成方法DMV3D。該方法使用基于transformer的大型3D重建模型來(lái)降噪多視角擴(kuò)散,實(shí)現(xiàn)快速3D生成。
方法概述
- 基于多視角圖像擴(kuò)散模型,將3D NeRF重建和渲染集成到降噪器中,以end-to-end的方式訓(xùn)練,避免了獨(dú)立訓(xùn)練3D NeRF編碼器(兩階段模型)和煩瑣的每件資產(chǎn)優(yōu)化(SDS方法)。
- 擴(kuò)散過(guò)程:每張圖片獨(dú)立擴(kuò)散,噪聲等級(jí)由α控制。
- 降噪過(guò)程:使用3D重建模塊E從噪聲多視角圖像重建干凈3D表征S,使用可微渲染模塊R在特定視角c渲染降噪圖像。
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