MV-Adapter é uma solução de geração de imagens multi-visão baseada em adaptadores. Ela aprimora modelos pré-treinados de texto para imagem (T2I) e seus derivados sem alterar a estrutura da rede original ou o espaço de características. Ao atualizar menos parâmetros, o MV-Adapter permite treinamento eficiente e preserva o conhecimento prévio embutido nos modelos pré-treinados, reduzindo o risco de overfitting. Com design inovador, como camadas de autoatenção replicadas e arquitetura de atenção paralela, o adaptador consegue herdar o poderoso conhecimento prévio dos modelos pré-treinados para modelar novo conhecimento 3D. Além disso, o MV-Adapter fornece um codificador de condições unificado, integrando perfeitamente parâmetros de câmera e informações geométricas, suportando geração 3D baseada em texto e imagem, e aplicações como mapeamento de textura. O MV-Adapter alcançou geração multi-visão com resolução de 768 pixels no Stable Diffusion XL (SDXL), demonstrando sua adaptabilidade e multifuncionalidade, podendo ser expandido para geração de visualizações arbitrárias, abrindo caminho para possibilidades de aplicação mais amplas.