論文の概要: DiffDreamer: Consistent Single-view Perpetual View Generation with Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12131v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 10:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:10:55.825957
• Title: DiffDreamer: Consistent Single-view Perpetual View Generation with Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: DiffDreamer: 条件付き拡散モデルによる一眼一眼ビュー生成
• Authors: Shengqu Cai, Eric Ryan Chan, Songyou Peng, Mohamad Shahbazi, Anton Obukhov, Luc Van Gool and Gordon Wetzstein
• Abstract要約: DiffDreamerは、長いカメラの軌跡を描いた新しいビューを合成できるフレームワークであり、自然の風景をインターネットで収集した画像のみをトレーニングする。 画像条件付き拡散モデルでは,局所的および大域的整合性を従来のGAN法よりも大幅に向上させながら,長距離シーン外挿を効果的に行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.94566873400277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Perpetual view generation -- the task of generating long-range novel views by flying into a given image -- has been a novel yet promising task. We introduce DiffDreamer, an unsupervised framework capable of synthesizing novel views depicting a long camera trajectory while training solely on internet-collected images of nature scenes. We demonstrate that image-conditioned diffusion models can effectively perform long-range scene extrapolation while preserving both local and global consistency significantly better than prior GAN-based methods. Project page: https://primecai.github.io/diffdreamer .
• Abstract（参考訳）: 永遠のビュー生成 — 与えられた画像に飛び込んで長距離のノベルビューを生成するタスク — は、新しいが有望なタスクだ。 我々は,インターネットで収集された自然シーンの画像を訓練しながら,長眼カメラの軌跡を描いた新たなビューを合成することのできる教師なしフレームワークであるdiffdreamerを紹介する。 従来のgan法よりも局所的および大域的一貫性を保ちつつ,画像条件拡散モデルが長距離シーンの補間を効果的に行うことを実証する。 プロジェクトページ: https://primecai.github.io/diffdreamer。

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