# 多视角视频

Pippo 是由 Meta Reality Labs 和多所高校合作开发的生成模型，能够从单张普通照片生成高分辨率的多人视角视频。该技术的核心优势在于无需额外输入（如参数化模型或相机参数），即可生成高质量的 1K 分辨率视频。它基于多视角扩散变换器架构，具有广泛的应用前景，如虚拟现实、影视制作等。Pippo 的代码已开源，但不包含预训练权重，用户需要自行训练模型。

AvatarPose是一种用于从稀疏多视角视频中估计多个紧密互动人的3D姿态和形状的方法。该技术通过重建每个人的个性化隐式神经化身，并将其作为先验，通过颜色和轮廓渲染损失来细化姿态，显著提高了在紧密互动中估计3D姿态的鲁棒性和精确度。

XHand是由浙江大学开发的一个实时生成高细节表达性手势头像的模型。它通过多视角视频创建，并利用MANO姿势参数生成高细节的网格和渲染图，实现了在不同姿势下的实时渲染。XHand在图像真实感和渲染质量上具有显著优势，特别是在扩展现实和游戏领域，能够即时渲染出逼真的手部图像。

Stable Video 4D (SV4D) 是基于 Stable Video Diffusion (SVD) 和 Stable Video 3D (SV3D) 的生成模型，它接受单一视角的视频并生成该对象的多个新视角视频（4D 图像矩阵）。该模型训练生成 40 帧（5 个视频帧 x 8 个摄像机视角）在 576x576 分辨率下，给定 5 个相同大小的参考帧。通过运行 SV3D 生成轨道视频，然后使用轨道视频作为 SV4D 的参考视图，并输入视频作为参考帧，进行 4D 采样。该模型还通过使用生成的第一帧作为锚点，然后密集采样（插值）剩余帧来生成更长的新视角视频。