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 .


翻译:永恒的视觉生成 -- -- 通过飞向特定图像生成长距离新观点的任务 -- -- 是一项新颖而又充满希望的任务。我们引入了DiffDreamer,这是一个不受监督的框架,能够综合描述长镜头轨迹的新观点,同时仅就互联网收集的自然场景图像进行培训。我们证明,图像成像的传播模型可以有效地进行长距离场景外推,同时保持地方和全球的一致性,大大优于以前基于GAN的方法。项目网页:https://primecai.github.io/diffdreamer。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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