谷歌推出CAT3D，它可以从任意数量的生成或真实图像中创建3D场景。CAT3D是一个强大的工具，它通过模拟真实世界的3D捕捉过程，使得从2D图像到3D场景的转换变得快速而高效，极大地推动了3D内容创作的边界。例如，你是一名游戏设计师、电影特效师或者虚拟现实内容创作者，你需要将一个真实世界的场景转换成3D模型，这在过去通常需要大量的图片和复杂的专业工具。但CAT3D的出现，让这个过程变得简单快捷。
三维重建技术的进步使得高质量的3D捕捉得以实现，但通常需要用户收集数百到数千张图片来创建3D场景。谷歌提出了CAT3D方法，该方法通过模拟现实世界中的捕捉过程，并借助多视图扩散模型，实现了任何3D对象的创建。给定任意数量的输入图片和一组目标新视点，我们的模型能够生成与原始场景高度一致的新视图。这些生成的视图可以作为输入，应用于稳健的3D重建技术，以产生可从任何视点实时渲染的3D表示。CAT3D能够在短短一分钟内创建完整的3D场景，并且在单张图像和少量视图3D场景创建方面超越了现有方法。
主要功能：
- CAT3D能够通过模拟现实世界的3D捕捉过程，从少量视图生成高度一致的新视图。
- 这些生成的视图可以用来作为输入，结合强大的3D重建技术，快速产生可以实时渲染的3D场景表示。
主要特点：
- 多视图扩散模型：CAT3D使用一个特别训练的多视图扩散模型，用于新视图合成。
- 高效并行采样策略：模型可以高效地生成多个3D一致的图像。
- 快速生成3D场景：整个过程可以在一分钟内完成，大大减少了创建3D内容所需的时间。
- 性能优越：在单一图像和少量视图3D场景创建的任务上，CAT3D的性能超越了现有方法。
工作原理：
- 输入图像：可以是任何数量的输入图像，包括真实拍摄的图片或由文本到图像模型生成的图片。
- 多视图扩散模型：给定输入图像和目标新视图的集合，模型学习生成与输入视图一致的大量新视图。
- 3D重建流程：生成的视图随后被送入一个3D重建流程，产生可以交互式渲染的3D场景表示。
具体应用场景：
- 游戏开发：快速创建复杂的3D游戏环境和角色。
- 电影和电视特效：生成逼真的3D特效，用于电影和电视剧的后期制作。
- 虚拟现实和增强现实：为可穿戴设备创建交互式的3D内容。
- 室内设计和房地产：从少量照片快速生成室内空间的3D模型，帮助客户进行可视化。
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