导读
Zero-1-to-3以单张图像和相对相机变化为条件生成新视角，将图像先验与三维重建连接起来，同时暴露不可见部分的推断问题。
查看大图 ↗图1：单图输入与相机视点变化后的合成结果。 来源为v1，图像版本与论文首次公开日分别记录。
Liu, Ruoshi; Wu, Rundi; Van Hoorick, Basile; Tokmakov, Pavel; Zakharov, Sergey; Vondrick, Carl · original paper / arXiv · 原论文图文与所引作品权利归各自权利人；研究引用不代表开放授权，转载权利待独立复核。
资料出处 · Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object ↗档案研究说明
Zero-1-to-3以单张图像和相对相机变化为条件生成新视角，将图像先验与三维重建连接起来，同时暴露不可见部分的推断问题。
ANTI-AI ARCHIVE · 修订 2026-10-03
论文研究了什么
方法使用合成数据学习相对相机视点控制，利用预训练扩散模型中的视觉先验推广到新图像。论文分别展示新视角合成和以此支持的单图三维重建，并包含绘画等输入。
本节依据: Zero-1-to-3：从单张图像生成新视角
与生成艺术史的关系
编者解释：一幅图像开始成为可转动对象的起点，但背面等不可见部分由模型推断。对于作品、文物或档案图像，应把这种推断同经过测量的再现区分开。
本节依据: Zero-1-to-3：从单张图像生成新视角
阅读边界与版本
单视图问题本身欠约束；新视角的可信外观不证明其几何或背面细节在现实中真实存在。
本节依据: Zero-1-to-3：从单张图像生成新视角
正文引用资料
核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第1页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。
核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第1页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。 正文与译文使用 AI 辅助，尚未经独立人工审校；分节引文标明依据，不代表已独立验证全部史实。
带着问题继续阅读
Zero-1-to-3：对照DreamFusion：用二维扩散模型生成三维对象的方法、控制或评价条件。
Zero-1-to-3：对照TRELLIS：面向多种三维输出的结构化潜表示的方法、控制或评价条件。
Zero-1-to-3：对照Dream Machine的方法、控制或评价条件。
Zero-1-to-3：对照从图像到视频的方法、控制或评价条件。
日期与版本记录
节点标注日期：2023-03-20 · 来源记录的历史日期：2023-03-20
时间线采用arXiv首次公开日，不以会议发表、模型上线或2026-10-03补录日替代。正文及图像参照v1；该版日期见原文版本记录。
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原始资料与进一步阅读
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Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object
https://arxiv.org/abs/2303.11328
当前引用地址
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出处、翻译与核验状态
档案节点 #222 · 研究论文首次公开；方法、评估与制作条件
研究资料与补充出处 · 1
2022年以来重要论文补录与去重资料 · 核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第1页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。 · 016
原记日期: 2023-03-20
Zero-1-to-3：从单张图像生成新视角 ↗
Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object
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引用本节点
ANTI-AI ARCHIVE. Zero-1-to-3：从单张图像生成新视角. 艺术史节点 #222. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/339
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