MV-Adapterは、アダプターベースの多視点画像生成ソリューションです。既存のネットワーク構造や特徴空間を変更することなく、事前学習済みのテキストツーイメージ（T2I）モデルとその派生モデルを強化します。更新するパラメーターを最小限に抑えることで、効率的な学習を実現し、事前学習済みモデルに埋め込まれた事前知識を保持し、過学習のリスクを低減します。複製された自己注意層と並列注意アーキテクチャなどの革新的な設計により、アダプターは事前学習済みモデルの強力な事前知識を継承し、新しい3D知識をモデル化できます。さらに、MV-Adapterは統一された条件エンコーダーを提供し、カメラパラメーターと幾何情報をシームレスに統合することで、テキストと画像ベースの3D生成やテクスチャマッピングなどのアプリケーションをサポートします。MV-AdapterはStable Diffusion XL（SDXL）上で768解像度の多視点生成を実現し、その適応性と多機能性を示しています。任意の視点生成に拡張可能であり、より広範なアプリケーションの可能性を切り開きます。