InstructDiffusion: A Generalist Modeling Interface for Vision Tasks
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2309.03895
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Note 研究者採用了擴散模型,將T2MVid生成問題分解為視角空間和時間組件,並利用預訓練的多視角圖像和2D視頻擴散模型層來確保視頻的多視角一致性和時間連續性。引入對齊模塊解決了由於2D和多視角數據之間的領域差異引起的層不兼容問題。此外,還貢獻了一個新的多視角視頻數據集。
Note 本文提出的GaussianSR方法通過引入2D生成先驗,並通過減少隨機性干擾來優化3DGS,成功實現了高品質的HRNVS,顯著超越了現有的最先進方法。這項研究為高解析度視角合成提供了一個新思路,具有重要的應用價值。
Note 本文提出的DiMR和TD-LN方法有效地平衡了影像細節捕捉與計算複雜度,顯著減少了影像失真,並在ImageNet生成基準測試中展示出卓越的性能,為高保真影像生成設定了新的標杆。
Note AV-DiT展示了一種高效的音視擴散變壓器架構,通過利用預訓練的圖像生成變壓器並進行輕量級的適配,實現了高質量的音視頻聯合生成。這不僅填補了現有方法的空白,還展示了多模態生成在降低計算成本和模型複雜度方面的潛力。