多视图图像生成

基于递归扩散的3D生成重建框架，采用自条件联合训练机制 Ouroboros3D是针对图像到3D任务的算法框架，采用自条件机制联合训练扩散与重建两个模块，让两个模块相互适配提升推理鲁棒性。多视图去噪阶段，引入重建模块前序时间步输出的3D感知图作为附加条件，结合递归扩散与3D感知反馈提升几何一致性，实验表现优于多数现有同类方案。

基于适配器的多视图生成方案，增强预训练T2I模型能力 MV-Adapter不改变原有预训练文本到图像模型的网络结构和特征空间，仅更新少量参数即可高效训练，保留预训练模型先验并降低过拟合风险。通过创新架构融入3D知识，统一条件编码器整合几何信息，支持高分辨率多视图生成，可拓展至任意视图，满足多类3D生成需求。