北航与VAST等合作开发的多视角统一图像生成器——MV-Adapter

MV-Adapter指的是什么？

MV-Adapter是一款能够生成多视角一致性图像的技术模型，由北京航空航天大学、VAST及上海交通大学的研究人员共同开发。该技术能够在不改变原网络结构或特征空间的前提下，将现有的文本转图像扩散模型转变为具备生成多视图图像能力的工具。利用独特的注意力机制和统一条件编码器架构，MV-Adapter能够有效处理多视角一致性和参考图片的相关性问题，并支持生成高分辨率的多样化视角图像内容。此外，它还能灵活适配各种定制化需求及插件应用，在多个应用场景中展现其强大的功能表现力。

MV-Adapter的核心作用

• 生成多个视角的图像MV-Adapter能够创建具有768像素解析度的一致性多视角图像，它属于当前能达到最高峰值解析度的多视角影像生产工具之一。
• 匹配专属模型实现了对定制化文本至图像模型、潜在一致模型（LCM）及ControlNet扩展程序的全面兼容，支持多种视角下的精准创作控制。
• 三维模型复建能够基于文本与图片创建多种视角的图像，并实现3D模型的重构。
• 高精度三维纹理图像利用现有的几何结构来创造高精度的三维纹理图像。
• 从任何角度创造图像可以延伸到从任何视角创建图像，以适应更多样化的后续应用。

MV-Adapter的核心技术机制

• 普遍适用的指引条件开发一种多功能的导向生成工具，该工具能够整合摄像头与空间布局的数据，并向文图转换系统供应多样的指导模式，涵盖基于摄像头状态及空间结构的调控功能。
• 分离式的注意机制层面提出了一种分离式的注意机制，通过在现有空间自我关注层级基础上增加新颖的角度多样化注意层级及图片交互注意层级来实现功能增强，并且这种方法不需对原生架构做根本性的改动。
• 平行注意结构在设计MV-Adapter时，通过平行整合多视角注意模块和图片交互注意模块，并使新增加的注意机制能够与已经经过预训练的位置自我关注机制共同利用输入特性，从而有效保留了原生架构中的视觉知识前提。
• 多种角度的注意机制的实际应用依据各种应用场景的需求，我们制定了多样化的多角度关注机制，包括但不限于单行自我注意、结合单行与单列的自我注意模式以及全面自我注意策略，以满足不同情境下的复杂多角度内容生成要求。
• 图像跨通道注意力机制的详细实施方法为了在生成时更加精准地利用参考图片的信息，我们开发了一种新颖的图象交互注意力技术。这项技术能够在保持原有文本至图像转换模型特性不变的前提下，全面发挥参考图中详尽信息的作用。

MV-Adapter项目的仓库位置

• 官方网站https://github.com/huangzh/MV-Adapter
• Git代码库：访问此GitHub项目以了解更多信息 – https://github.com/huanngzh/MV-Adapter
• HuggingFace的模型集合库：访问该模型的链接为 https://huggingface.co/huanngzh/mv-adapter
• 关于arXiv上的科技文章这篇论文可以在网址 https://arxiv.org/pdf/2412.03632 中找到。
• 线上试用演示版
  • 从单一图像产生多个视角的画面访问此链接以查看由VAST-AI开发的多视图适配器应用：https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/MV-Adapter
  • 创建具有二次元风格的多个视角图像：访问该链接可查看Huanngzh创建的MV适配器项目页面 – https://huggingface.co/spaces/huanngzh/MV-Adapter

MV-Adapter的使用情境

• 二维和三维内容制作助力艺术家与设计师打造更为丰富多彩及真实感的二维与三维视觉作品。
• 模拟现实(VR)与提升现实(AR)在使用VR和AR技术的应用程序里，通过创建能够跟随用户的视觉角度变动而调整的三维场景与物体，增强了用户的沉浸式感受及互动体验。
• 身体感受及模拟技术于机器人及自动化行业之中，致力于培训与检验机器视觉技术，旨在增强其在多变环境中进行精准导航与高效运作的能力。
• 无人驾驶技术创建多个角度的交通情景图片，以支持自动驾驶系统的环境认知与决策过程。
• 三维环境复现在文化遗产保存及建筑设计建模等行业中，能够迅速创建出精准的三维模型。