نُقدّم "تينكر" (Tinker)، وهي إطار عمل متعدد الاستخدامات للتعديل ثلاثي الأبعاد عالي الدقة، يعمل في بيئتين: تعديل واحد فقط (one-shot) أو عدد قليل من الصور (few-shot) دون الحاجة إلى أي تدريب مخصص لكل مشهد. على عكس التقنيات السابقة التي تتطلب تحسينًا مكثفًا لكل مشهد لضمان التماسك بين الرؤى المتعددة أو لإنتاج عشرات الصور المعدلة المتناسقة، يُقدّم "تينكر" تعديلات قوية ومتزنة من حيث الرؤى المتعددة، وذلك من خلال استخدام صور واحدة أو اثنتين فقط. تعود هذه القدرة إلى إعادة استخدام نماذج التشتت المُدرّبة مسبقًا، مما يُطلق الوعي الثلاثي الأبعاد الخفي (latent 3D awareness) المُدمج فيها. ولتحفيز الأبحاث في هذا المجال، قمنا بجمع أول مجموعة بيانات ضخمة متعددة الرؤى مخصصة للتعديل، مع تدفق بيانات متكامل يغطي مشاهد ومجالات فنية متنوعة. وباستناد إلى هذه المجموعة، طوّرنا إطار عملنا القادر على إنتاج صور معدلة متماسكة من عدة زوايا دون الحاجة إلى تدريب مخصص لكل مشهد، ويتكوّن هذا الإطار من مكوّنين جديدين: (1) محرر متعدد الرؤى قائم على التصريح (Referring multi-view editor): يُمكّن من إجراء تعديلات دقيقة موجهة بالمرجع، مع الحفاظ على التماسك البصري عبر جميع الزوايا. (2) مُولّد فيديو من أي زاوية (Any-view-to-video synthesizer): يستفيد من المعرفة المكانية-الزمنية المُستمدة من نماذج التشتت المرئية لتنفيذ إكمال مشهد عالي الجودة وإنشاء رؤى جديدة، حتى من مدخلات محدودة. من خلال تجارب واسعة النطاق، يُقلّل "تينكر" بشكل كبير من الحواجز أمام إنشاء محتوى ثلاثي الأبعاد قابل للتوسع، ويحقق أداءً متفوقًا على مستوى الحالة الحالية (state-of-the-art) في مهام التعديل، وإنشاء الرؤى الجديدة، وتحسين العرض المرئي. نعتقد أن "تينكر" يُمثّل خطوة أساسية نحو تحقيق تعديل ثلاثي الأبعاد قابل للتوسع حقًا وبدون تدريب مسبق (zero-shot).صفحة المشروع: https://aim-uofa.github.io/Tinker