**LEGO：一种无提升的第三人称转第一人称视频生成方法**

_LEGO: A Lifting-Free Approach for Exocentric-to-Egocentric Video Generation_

> 该论文提出LEGO框架，解决从单一第三人称视频生成第一人称视角视频的难题。不同于传统依赖深度估计和点云重建的方法，LEGO采用无提升（Lifting-Free）策略，利用微调的LVSM风格Transformer直接渲染第一人称视图。该方法通过概率映射平均候选源位置，优先保证结构对齐而非纹理锐度，并生成置信度掩码引导扩散模型在早期去噪步骤中聚焦高置信区域。实验表明，LEGO在结构一致性和泛化能力上优于现有最先进方法，无需重新训练即可适应其他数据集。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-09 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.12442)