深度图像生成: 数据依赖与三维结构理解的挑战

近年来，深度图像生成技术取得了显著进展，但该方法仍然存在一些局限性。

首先，深度图像生成网络通常表现出较强的数据依赖性。这类网络的训练往往需要大量带有标签的深度图像数据，这对数据集的规模和质量提出了很高的要求。

其次，深度图像生成网络难以完全理解场景的三维结构。由于深度图像是从单张图像中生成的，网络可能无法准确地捕捉场景深度信息，导致生成的深度图像在细节和精细结构方面存在不足。

为了克服这些局限性，未来的研究可以探索以下方向：

• 开发更有效的数据增强方法，以减少对大规模数据集的依赖。
• 探索新的网络结构和训练策略，以提高网络对三维场景结构的理解能力。
• 结合多模态信息，例如语义分割和点云数据，以辅助深度图像生成。