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DreamSparse: 利用扩散模型的稀疏图的新视角合成

最近的工作开始探索稀疏视图新视图合成,特别是专注于从有限数量的具有已知相机姿势的输入图像(通常为2-3)生成新视图。其中一些试图在 NeRF 中引入额外的先验,例如深度信息,以增强对稀疏视图场景中 3D 结构的理解。然而,由于在少数视图设置中可用的信息有限,这些方法难以为未观察到的区域生成清晰的新图像。为了解决这个问题,SparseFusion 和 GenNVS 提出学习扩散模型作为图像合成器,用于推断高质量的新视图图像,并利用来自同一类别内其他图像的先验信息。然而,由于扩散模型仅在单个类别中进行训练,因此它在生成看不见的类别中的对象时面临困难,并且需要对每个对象进行进一步的提炼,这使得它仍然不切实际。

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