ViewDiff 3D重建图像生成是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识的方法，从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像。它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层，能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。与现有方法相比，ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。
基于预训练的文本到图像模型生成3D一致的图像，在U-Net网络中加入3D体积渲染和跨帧注意力层，单个去噪过程中生成多视角一致的图像。
ViewDiff相比现有方法生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。
适用于3D模型生成、图像合成、虚拟现实等应用场景。例如，生成各种形状和质地的3D物体图像，并将其置于真实世界环境中；根据文本描述生成一个3D物体的多角度图像；给定单个图像，生成该物体在不同视角下的图像。
ViewDiff可以帮助用户在3D模型生成和图像合成领域更高效地创建具有良好视觉质量和3D一致性的图像。
ViewDiff可能受限于预训练模型的质量和数据的多样性，导致在某些情况下生成的图像质量不尽如人意。
