Consistent Image to 3D View Synthesis via Geometry-aware Diffusion Models

Conceptos Básicos

Consistent-1-to-3 is a generative framework that significantly mitigates the issue of maintaining 3D consistency across different views in novel view synthesis.

Resumen

Directory:

1. Introduction
   • Novel view synthesis from a single image is crucial in 3D object understanding.
2. Abstract
   • Consistent-1-to-3 decomposes NVS into two stages for better consistency.
3. Data Extraction Techniques
   • Scene Representation Transformer and view-conditioned diffusion model are used for NVS.
4. Evaluation Metrics and Results
   • Extensive experiments show the effectiveness of Consistent-1-to-3 over state-of-the-art methods.
5. Related Work Overview
   • Review of literature on novel-view synthesis and grouping based on attributes.
6. Methodology Details
   • Two-stage model design with scene representation transformer and diffusion model explained.
7. Experimental Setting
   • Dataset, metrics, baselines, and implementation details provided.
8. Ablation Study
   • Impact of design choices on fidelity and consistency analyzed.
9. Conclusion
   • Contribution of Consistent 1-to-3 in efficient novel view synthesis highlighted.

Estadísticas

Zero-shot novel view synthesis (NVS) is an essential problem in 3D object understanding.
The proposed Consistent-1-to-3 framework significantly improves geometric consistency in NVS tasks.

Citas

Ideas clave extraídas de

Consistent-1-to-3

by Jianglong Ye... a las arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.03020.pdf

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