Realiz3D: 합성 데이터로 학습한 확산 모델의 사실성 유지 — 제어 신호와 도메인 분리

Meta AI가 제어 가능한 3D 일관 이미지 생성에서 합성 데이터로 인한 사실성 저하를 해결하는 Realiz3D를 제안했습니다. 제어 신호와 시각적 도메인(실사/합성)을 분리 학습하는 경량 프레임워크로, residual adapter에 도메인 공변량을 주입해 사실성을 유지하면서도 정밀한 제어를 가능하게 합니다. 텍스트-멀티뷰 생성과 3D 입력 기반 텍스처링에서 3D 일관성과 사실성을 모두 달성했지만, 합성 데이터만으로 학습된 점은 여전히 한계로 남습니다.

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