突破视觉边界：北航与VAST联手推出MV-Adapter，轻松生成多视角图像

面向通用多视图生成的第一个适配器解决方案。

原标题：让多视角图像生成更轻松！北航和VAST推出MV-Adapter
文章来源：机器之心
内容字数：6996字

MV-Adapter: 多视角一致性图像生成的创新解决方案

近年来，随着2D/3D内容创作和世界模型的兴起，多视角图像生成成为计算机视觉领域的热门研究方向。为了解决现有方法在生成高分辨率图像和支持大规模基础模型方面的局限性，北京航空航天大学、VAST及上海交通大学的研究团队提出了MV-Adapter，这是第一个面向通用多视图生成任务的适配器解决方案。

1. MV-Adapter的核心功能

MV-Adapter通过高效的新型注意力架构和统一的条件编码器，在不修改基础模型的情况下，实现了多视图一致性和参考图像主体相关性的高效建模。其主要功能包括：

• 支持生成768分辨率的多视角图像，达到目前最高水平。
• 兼容定制的文生图模型和潜在一致性模型，提升多视图生成的可控性。
• 支持从单张图像生成多视角图像，并具备高ID一致性。
• 可根据已知几何信息生成高质量的3D贴图。

2. 技术创新与设计

MV-Adapter的设计包括通用条件引导器和解耦的注意力层。条件引导器能够同时编码相机和几何信息，使得生成过程更加精准。解耦的注意力层通过复制现有的自注意力层，确保新层可以学习几何信息，而不干扰原有模型的特征空间。

3. 实验与效果评估

实验结果表明，MV-Adapter在多视图生成的质量和一致性方面优于现有方法。其生成的3D贴图质量及推理速度均达到SOTA水平。此外，消融实验验证了MV-Adapter的训练效率和并行注意力架构的有效性。

4. 未来展望

MV-Adapter不仅提供了一种高效的多视角生成框架，还为未来在物理或时序知识建模等新领域的研究提供了灵活的实现路径。该技术的广泛应用将进一步推动计算机视觉领域的进步。

欲了解更多技术细节和实验结果，请参考原文链接和项目主页。

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