UniView: Enhancing Novel View Synthesis From A Single Image By Unifying Reference Features

📄 arXiv: 2509.04932v1 📥 PDF

作者: Haowang Cui, Rui Chen, Tao Luo, Rui Li, Jiaze Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-05

备注: Submitted to ACM TOMM

💡 一句话要点

UniView：通过统一参考特征增强单图像的新视角合成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 新视角合成 单图像重建 参考图像 多模态学习 注意力机制

📋 核心要点

  1. 单图新视角合成面临未观测区域信息缺失的挑战，现有方法易产生失真。
  2. UniView利用相似对象的参考图像作为先验，辅助生成高质量的新视角图像。
  3. 实验结果表明，UniView在多个数据集上显著提升了新视角合成的性能。

📝 摘要（中文）

单图像新视角合成任务具有高度不适定性，因为未观察到的区域存在多种可能的解释。现有方法倾向于从模糊先验和输入视角的插值来生成未见区域，这通常导致严重的失真。为了解决这个限制，我们提出了一个名为UniView的新模型，它可以利用来自相似对象的参考图像，为视角合成提供强大的先验信息。更具体地说，我们构建了一个检索和增强系统，并采用多模态大型语言模型（MLLM）来辅助选择满足我们要求的参考图像。此外，我们引入了一个带有多级隔离层的即插即用适配器模块，以动态生成目标视角的参考特征。此外，为了保留原始输入图像的细节，我们设计了一个解耦的三重注意力机制，可以有效地对齐和整合多分支特征到合成过程中。大量的实验表明，我们的UniView显著提高了新视角合成性能，并在具有挑战性的数据集上优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：单图像新视角合成旨在从单个图像生成同一场景或对象在不同视角下的图像。现有方法主要依赖于从输入图像附近的视角进行插值或利用模糊先验来推断未见区域，这往往导致合成图像出现严重的失真和细节丢失。因此，如何有效地利用外部信息来指导新视角的生成是一个关键问题。

核心思路：UniView的核心思路是利用来自相似对象的参考图像作为强先验信息，辅助新视角的合成。通过检索与输入图像相似的参考图像，并从中提取有用的特征，可以有效地弥补单图像新视角合成中信息不足的问题。这种方法避免了过度依赖模糊先验和插值，从而提高了合成图像的质量和真实感。

技术框架：UniView的整体框架包括以下几个主要模块：1) 参考图像检索和增强系统：使用多模态大型语言模型（MLLM）来辅助选择与输入图像相似的参考图像。2) 即插即用适配器模块：该模块包含多级隔离层，用于动态生成目标视角的参考特征。3) 解耦三重注意力机制：用于对齐和整合来自不同分支的特征，包括输入图像特征和参考特征，从而保留原始输入图像的细节。整个流程首先检索合适的参考图像，然后提取参考特征并将其与输入图像特征融合，最后生成目标视角图像。

关键创新：UniView的关键创新在于以下几个方面：1) 引入参考图像作为强先验信息，克服了单图像新视角合成的信息不足问题。2) 设计了即插即用适配器模块，可以动态生成目标视角的参考特征，提高了模型的灵活性和适应性。3) 提出了解耦三重注意力机制，有效地对齐和整合了多分支特征，保留了原始输入图像的细节。与现有方法相比，UniView能够生成更真实、更清晰的新视角图像。

关键设计：在参考图像检索方面，使用了多模态大型语言模型（MLLM）来评估图像的相似性。适配器模块采用了多级隔离层，以防止参考特征对输入图像特征产生过度干扰。解耦三重注意力机制将注意力操作分解为三个独立的步骤，分别关注通道、空间和特征之间的关系。损失函数方面，可能采用了L1损失、感知损失和对抗损失等，以提高合成图像的质量和真实感。（具体参数设置和损失函数细节未知）

📊 实验亮点

UniView在具有挑战性的数据集上取得了显著的性能提升，优于现有的最先进方法。具体性能数据未知，但摘要中提到“显著提高了新视角合成性能”，表明UniView在生成图像的质量、真实感和细节保留方面都有明显的改进。

🎯 应用场景

UniView在虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于从单张照片生成3D模型，或者在游戏中创建逼真的场景。此外，该技术还可以应用于医学图像处理、遥感图像分析等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The task of synthesizing novel views from a single image is highly ill-posed due to multiple explanations for unobserved areas. Most current methods tend to generate unseen regions from ambiguity priors and interpolation near input views, which often lead to severe distortions. To address this limitation, we propose a novel model dubbed as UniView, which can leverage reference images from a similar object to provide strong prior information during view synthesis. More specifically, we construct a retrieval and augmentation system and employ a multimodal large language model (MLLM) to assist in selecting reference images that meet our requirements. Additionally, a plug-and-play adapter module with multi-level isolation layers is introduced to dynamically generate reference features for the target views. Moreover, in order to preserve the details of an original input image, we design a decoupled triple attention mechanism, which can effectively align and integrate multi-branch features into the synthesis process. Extensive experiments have demonstrated that our UniView significantly improves novel view synthesis performance and outperforms state-of-the-art methods on the challenging datasets.