MV-Adapter es una solución de generación de imágenes multivista basada en adaptadores que mejora los modelos preentrenados de texto a imagen (T2I) y sus derivados sin modificar la estructura de la red original o el espacio de características. Al actualizar menos parámetros, MV-Adapter logra un entrenamiento eficiente y conserva el conocimiento previo incrustado en los modelos preentrenados, reduciendo el riesgo de sobreajuste. Gracias a su innovador diseño, como las capas de autoatención replicadas y la arquitectura de atención paralela, el adaptador puede heredar el poderoso conocimiento previo de los modelos preentrenados para modelar nuevos conocimientos 3D. Además, MV-Adapter proporciona un codificador de condiciones unificado que integra sin problemas los parámetros de la cámara y la información geométrica, admitiendo la generación 3D basada en texto e imágenes, así como aplicaciones como el mapeo de texturas. MV-Adapter ha logrado la generación multivista con una resolución de 768 píxeles en Stable Diffusion XL (SDXL), mostrando su adaptabilidad y multifuncionalidad, pudiendo extenderse a la generación de vistas arbitrarias y abriendo un amplio abanico de posibilidades de aplicación.