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ReconFusion是一种3D重建方法，使用扩散先验在少量照片的情况下重建真实世界场景。它能够合成逼真的几何和纹理，同时保留观察区域的外观。该方法在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，展示出明显的性能改进。
ReconFusion官网链接地址：https://reconfusion.github.io/
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ReconFusion 介绍
ReconFusion是一种3D重建技术，利用扩散先验在少量照片的情况下重建真实世界场景。它结合Neural Radiance Fields（NeRFs）和扩散先验，能够在新的摄像机位置超出输入图像集合的情况下，合成逼真的几何和纹理。该方法通过在少量视图和多视图数据集上训练扩散先验，能够在不受约束的区域合成逼真的几何和纹理，同时保留观察区域的外观。ReconFusion在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，包括前向和360度场景，展示出明显的性能改进。
ReconFusion用户群体
ReconFusion适用于需要从少量视图进行3D重建的场景，能够在不受约束的区域合成逼真的几何和纹理，同时保留观察区域的外观。
旅游摄影师可以自动生成多种风格的图片说明文字
写作人员可以将生成描述集成到文章中
产品编辑可以快速获得产品图片的文字描述
ReconFusion的核心功能
- 使用NeRF优化最小化重建损失和样本损失
- 利用PixelNeRF风格模型生成样本图像
- 结合噪声潜变量和扩散模型生成解码输出样本
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