随着扩散模型的不断创新，文生图领域出现了Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 3等一系列知名产品。
但在文本生成多视角3D图像方面一直存在诸多技术难点，Meta和德国慕尼黑工业大学的研究人员联合开发了创新模型——ViewDiff。
用户通过文本、图像或二者结合使用，就能生成高质量多视角3D图像，可帮助游戏开发、元宇宙等行业快速构建模型。
根据测试数据显示， ViewDiff生成的图像在一致性和视觉质量方面非常出色，并将FID、KID的数据，分别提升了30%和37% 。
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目前，文本生成一致性、多视角3D图像主要有三大难点： 通常无法生成真实的背景环境，大多数只能在简单或纯色背景上渲染3D物体模型,缺乏与自然环境的融合；
生成图像的质量和多样性不理想，由于受限于训练数据的规模,一些方法只能产生质量有限、风格单一的输出；
缺乏多视角和一致性，大多数方法都是独立生成单一视角,无法确保同一物体在不同视角下的几何和外观的一致性,这极大限制了3D图像的实用性。
而ViewDiff使用了一种创新架构，先使用文生图模型作为先验知识和图像流生成器，然后通过显式的3D建模为图像赋予生成一致性、多视角3D图像的能力。
增强U-Net架构
为了使文生图模型能够有效捕获3D几何和全局风格,研究人员对原有U-Net架构进行了创新,添加了两种新的层:跨帧注意力层和投影层。
1）跨帧注意力层： 主要替换了U-Net中的标准自注意力层。不同于只关注单个图像内部的特征,跨帧注意力层将每个图像的特征与其他所有图像的特征进行交互,实现了跨图像的风格匹配。
2）投影层： 虽然跨帧注意力层能协调全局风格,但它无法显式地对3D几何知识进行建模。
因此,研究人员又开发了投影层,将多视图2D特征集成为一个显式的3D体素特征,再将其渲染回2D特征,保证了输出图像的3D几何一致性。
原U-Net架构在跨帧注意力层和投影层的增强下,使得ViewDiff能够在各个尺度上对2D特征进行3D感知建模,并实现多视图图像的风格协调,最终生成一致性、高质量的3D图像。
自回归生成
为了在任意视角上生成更多的3D一致性图像，ViewDiff开发了自回归生成模块，将允许从已生成的图像继续生成更多的图像，以呈现不同的视角。
首先，给定一个初始图像，可以是输入的多视角生成的图像中的任意一个。这个初始图像将作为生成过程的起点。
然后初始图像通过编码器网络，提取出特征表示。编码器网络通常由卷积层和池化层组成，用于逐渐减小特征图的尺寸和提取高级语义特征 。
接着编码器的特征表示被送入解码器网络，解码器网络的结构与编码器相反。解码器逐渐增加特征图的尺寸，并通过反卷积等操作生成更高分辨率的图像。
解码器的每个步骤都会生成一个新的图像，并将其与之前生成的图像进行叠加，形成一个新的输入。
这个新的输入将作为下一个步骤的输入，以生成下一个新的图像。通过不断迭代生成新的图像，使得ViewDiff能够在任意视角上生成更多的3D一致性图像。
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