Tag · 3 篇

多视图合成

分布 3D 视觉与重建2人脸与人体理解1

UniTEX: Universal High Fidelity Generative Texturing for 3D Shapes

用统一的 3D 函数空间直接回归纹理，绕开 UV 映射的拓扑歧义；把表面纹理扩展为连续体积场（Texture Functions）作为训练目标，这一思路可迁移到任何需要稠密 3D 场监督的重建/生成任务。

Photo3D: Advancing Photorealistic 3D Generation through Structure-Aligned Detail Enhancement

用 GPT-4o-Image 生成的多视图图像作为真实细节先验，通过结构对齐的多视图合成管线与感知特征适配、语义结构匹配，把细节注入 3D-native 生成器的几何之上；对做 3D 生成的人，这是一套可直接挂到现有几何生成器后面的纹理/外观增强方案，并给出了耦合与解耦两种范式的训练策略。

Mocap-2-to-3: Multi-view Lifting for Monocular Motion Recovery with 2D Pretraining

把单目人体运动恢复重构为多视图合成问题，先在大量2D数据上预训练单视图扩散模型、再在3D数据上做多视图微调，这一「2D预训练+多视图几何约束」的范式可直接迁移到其他需要从单目输入恢复度量尺度3D结构的任务。