連結：https://costwen.github.io/Ouroboros3D/
Ouroboros3D是一個統一的3D生成框架，它將基於擴散的多視圖影象生成和3D重建整合到一個遞迴擴散過程中。該框架透過自條件機制聯合訓練這兩個模組，使它們能夠相互適應，以實作魯棒的推理。在多視圖去噪過程中，多視圖擴散模型使用由重建模組在前一時間步渲染的3D感知圖作為附加條件。遞迴擴散框架與3D感知反饋相結合，提高了整個過程的幾何一致性。實驗表明，Ouroboros3D框架在效能上優於將這兩個階段分開訓練的方法，以及在推理階段將它們結合起來的現有方法。
需求人群：
Ouroboros3D適用於需要從單張圖片生成3D模型的研究者和開發者。它透過遞迴擴散過程，提高了3D重建的質量和一致性，對於電腦視覺、圖形學和機器學習領網網域的專業人士來說，是一個強大的工具。
使用場景示例：
- 使用Ouroboros3D從歷史照片中重建3D場景
- 結合Ouroboros3D與虛擬實境技術，建立沉浸式體驗
- 在遊戲開發中，利用Ouroboros3D快速生成3D角色模型
產品特色：
- 整合多視圖影象生成和3D重建為統一框架
- 透過自條件機制聯合訓練多視圖和重建模組
- 在去噪過程中使用3D感知圖作為條件
- 遞迴擴散框架提高几何一致性
- 實驗證明優於現有方法和兩階段分離訓練
- 提供程式碼和模型，便於研究者和開發者使用
使用教學：
訪問Ouroboros3D的官方網站
下載並安裝所需的程式碼和模型
根據文檔指導，配置環境和引數
上傳單視圖影象並執行Ouroboros3D框架
觀察生成的多視圖影象和3D模型
根據需要調整引數，最佳化生成結果