Buchumschlag

You Only Need One Stage: Novel-View Synthesis From A Single Blind Face Image

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Taoyue, Zhang, Xiang, Li, Xiaotian, Yang, Huiyuan, Yin, Lijun
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

You Only Need One Color Space: An Efficient Network for Low-light Image Enhancement
von: Yan, Qingsen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Oasis: One Image is All You Need for Multimodal Instruction Data Synthesis
von: Zhang, Letian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OMGSR: You Only Need One Mid-timestep Guidance for Real-World Image Super-Resolution
von: Wu, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Camouflaged Image Synthesis Is All You Need to Boost Camouflaged Detection
von: Zhang, Haichao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Human Multi-View Synthesis from a Single-View Model:Transferred Body and Face Representations
von: Feng, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

You Only Submit One Image to Find the Most Suitable Generative Model
von: Zhou, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

You Only Judge Once: Multi-response Reward Modeling in a Single Forward Pass
von: Yang, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Single Image and Multimodality Is All You Need for Novel View Synthesis
von: Javadi, Amirhosein, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast and Lightweight Novel View Synthesis with Differentiable Multiplane Image
von: Zhang, Kaidi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cafca: High-quality Novel View Synthesis of Expressive Faces from Casual Few-shot Captures
von: Bühler, Marcel C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Not All Attention Heads Are What You Need: Refining CLIP's Image Representation with Attention Ablation
von: Lin, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GarmentCrafter: Progressive Novel View Synthesis for Single-View 3D Garment Reconstruction and Editing
von: Wang, Yuanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Implicit and Explicit Geometric Transformation for Single-Image View Synthesis
von: Park, Byeongjun, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Learning from One and Only One Shot
von: Yu, Haizi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Semantic Smoothing via Novel View Synthesis for Robust SAR Image Classification
von: Brignac, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ideal Registration? Segmentation is All You Need
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diversity-Driven View Subset Selection for Indoor Novel View Synthesis
von: Wang, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

You Only Crash Once v2: Perceptually Consistent Strong Features for One-Stage Domain Adaptive Detection of Space Terrain
von: Chase Jr, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpikeNVS: Enhancing Novel View Synthesis from Blurry Images via Spike Camera
von: Dai, Gaole, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Off-The-Shelf Image-to-Image Models Are All You Need To Defeat Image Protection Schemes
von: Pleimling, Xavier, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Annolid: Annotate, Segment, and Track Anything You Need
von: Yang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DT-NVS: Diffusion Transformers for Novel View Synthesis
von: Jang, Wonbong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-supervised Dataset Distillation: A Good Compression Is All You Need
von: Zhou, Muxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Learning-Based Prompt Template Stealing for Text-to-Image Models
von: Zou, Xiaotian
Veröffentlicht: (2025)

[MASK] is All You Need
von: Hu, Vincent Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

3D Priors-Guided Diffusion for Blind Face Restoration
von: Lu, Xiaobin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zoom and Shift are All You Need
von: Qin, Jiahao
Veröffentlicht: (2024)

Look Beyond: Two-Stage Scene View Generation via Panorama and Video Diffusion
von: Kang, Xueyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Domain Incremental Learning: Selecting the Optimal Parameters is All You Need
von: Wang, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Image is All You Need to Empower Large-scale Diffusion Models for In-Domain Generation
von: Cao, Pu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Close-up Novel View Synthesis via Pseudo-labeling
von: Xia, Jiatong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Novel View Synthesis from Heterogeneous Low-light Captures
von: Zheng, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MV-DUSt3R+: Single-Stage Scene Reconstruction from Sparse Views In 2 Seconds
von: Tang, Zhenggang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

You Don't Need All That Attention: Surgical Memorization Mitigation in Text-to-Image Diffusion Models
von: Zhao, Kairan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DiffusionReward: Enhancing Blind Face Restoration through Reward Feedback Learning
von: Wu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Memory augment is All You Need for image restoration
von: Zhang, Xiao Feng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FineVision: Open Data Is All You Need
von: Wiedmann, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MagicFace: Training-free Universal-Style Human Image Customized Synthesis
von: Wang, Yibin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Progressive Boundary Guided Anomaly Synthesis for Industrial Anomaly Detection
von: Chen, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OmniView: An All-Seeing Diffusion Model for 3D and 4D View Synthesis
von: Fan, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)