全文总结
本文主要介绍了一种名为 PanoFree 的新型无调优多视图图像生成方法，该方法在沉浸式场景生成，特别是全景图创建方面具有显著优势。
重要亮点
- PanoFree 的优势：在获取多视图图像成本高的情况下，PanoFree 支持广泛的对应关系，实现无调优生成，无需大量精细调整。
- 解决关键问题：通过迭代扭曲和修复，依次生成多视图图像，解决了误差累积导致的不一致和伪影等关键问题。
- 改进措施：通过增强跨视图意识、风险区域估计和擦除、对称双向引导生成等方式改进误差累积，同时进行基于引导的语义和密度控制以保留场景结构。
- 实验效果：在平面、360°和全球形全景图的实验中，显著减少误差，提高全局一致性和图像质量，且在时间和 GPU 内存使用上效率更高，结果多样性更优。
- 独特价值：相比现有方法，为避免昂贵的精细调整或使用额外的预训练模型提供了可行的替代方案。
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