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我们报告了Zero123++，这是一个图像条件扩散模型，用于从单个输入视图生成3D一致的多视图图像。为了充分利用预训练的2D生成先验，我们开发了各种条件和训练方案，以最小化从现成的图像扩散模型（如StableDiffusion）微调所需的工作量。Zero123++在从单个图像生成高质量、一致的多视图图像方面表现出色，克服了常见的问题，如纹理退化和几何错位。此外，我们展示了在Zero123++上训练ControlNet的可行性，以增强对生成过程的控制。

Chamfer Distance是一种用于度量两个集合之间相似性的方法，尤其在计算机视觉和图像处理中，它常用于比较图像或形状的二值表示。Chamfer Distance基于局部邻域的概念，通过计算一个集合中每个点到另一个集合最近点的距离，然后对这些距离进行聚合，以得到两个集合之间的距离度量。Chamfer Distance的计算可以分为两种类型：正向Chamfer Distance和反向Chamfer Distance。正向Chamfer DistanceChamferAB1∣A∣∑x。

Fréchet Inception Distance（\textbf{FID}）是一种衡量生成模型性能的指标，它基于Inception网络提取的特征来计算模型生成的图像与真实图像集合之间的距离。FID利用了Inception模型（通常指的是InceptionV3）来提取图像的特征表示。然后，它计算了两组特征（真实图像和生成图像）的Fréchet距离，即均值和协方差之间的距离。

Learned Perceptual Image Patch Similarity（LPIPS）是一种基于深度学习的图像相似度评估指标。与传统的基于误差的评估方法不同，LPIPS利用训练好的神经网络模型来学习图像内容的感知相关性，从而提供一种更符合人类视觉感知的图像质量评价方式。LPIPS通过比较两幅图像的局部感知特征来评估它们的相似度。这些特征是通过在大量的图像对上训练一个深度卷积神经网络得到的，网络学习将图像内容映射到一个低维空间，在这个空间中，人类感知上相似的图像具有较小的距离。

结构相似性指数（Structural Similarity Index，简称SSIM）是一种用于评估两幅图像视觉相似度的指标。它不仅考虑了图像的亮度和对比度，还考虑了图像的结构信息。SSIM是图像质量评价中的一个重要指标，尤其在需要模拟人眼视觉系统时更为重要。SSIM通过比较两幅图像的亮度、对比度和结构来衡量它们的相似性。它是一个无量纲的指标，通常取值范围在0到1之间，值越接近1表示图像越相似。

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，简称PSNR）是一种广泛应用于图像和视频处理领域的客观图像质量评价指标。它主要用于衡量图像的噪声水平和图像质量，可以用来评估图像处理算法的性能。PSNR是基于均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）定义的，用于评估原始图像与失真图像之间的质量差异。