1、Sora Generates Videos with Stunning Geometrical Consistency
中文标题:Sora 生成具有惊人几何一致性的视频。
简介：最近发布的 Sora 模型展示了在视频生成领域的出色表现，引发了人们对其模拟真实世界现象能力的激烈讨论。尽管该模型越来越受欢迎，但由于缺乏既定的度量标准来定量评估其与真实世界物理的相似度，因此存在一定挑战。为解决此问题，本文提出了一个新的评估基准，根据生成的视频与真实世界物理原理的一致性程度来评估其质量。研究采用一种方法，将生成的视频转换为 3D 模型，并依赖于 3D 重建的准确性与视频质量之间的关系。通过从 3D 重建的角度出发，利用构建的 3D 模型满足的几何约束的逼真程度作为代理，来评估生成的视频符合真实世界物理规则的程度。该项目详细信息可参考项目页面：https://sora-geometrical-consistency.github.io/
2、Multi-LoRA Composition for Image Generation
中文标题：多LoRA组合用于图像生成
简介：在这篇文章中，Low-Rank Adaptation（LoRA）被广泛运用于文本到图像模型，以精确呈现生成图像中的特定元素，比如独特的字符或风格。然而，现有方法在有效地组合多个LoRA方面存在挑战，尤其是随着要整合的LoRA数量增加，这阻碍了复杂图像的生成。本文研究了多个LoRA组合的角度，并提出了两种无需训练的方法：LoRA Switch，在每个去噪步骤中交替使用不同的LoRA；LoRA Composite，同时结合所有LoRA以指导更连贯的图像合成。为了评估我们提出的方法，我们建立了ComposLoRA作为本研究的新综合测试平台，其中包含各种LoRA类别和480个组合集。通过基于GPT-4V的评估框架，我们的研究结果显示，与流行基准线相比，我们的方法在性能上有显著改进，尤其是在增加LoRA组合数量时效果更加显著。
3、3D Gaussian as a New Vision Era: A Survey
中文标题：3D高斯作为新视觉时代：一项调查
简介：3D高斯点云绘制（3D-GS）是计算机图形学领域的重要进展，它可以提供清晰的场景表示和创新的视图合成，而无需依赖神经网络，如神经辐射场（NeRF）。这项技术在机器人、城市地图制作、自主导航、虚拟现实和增强现实等领域得到广泛应用。由于3D高斯点云绘制技术的普及和研究范围的扩大，本文对过去一年相关论文进行了全面调查。我们根据特征和应用将调查内容分类，并介绍了3D高斯点云绘制的理论基础。通过这项调查，我们旨在让新研究人员了解3D高斯点云绘制，为该领域的开创性工作提供有价值的参考，并在结论部分探讨未来的研究方向。
