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English(EN) Predicting 3D structure by latent posterior sampling

扩散模型与 NeRF 结合实现概率性三维场景重建

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的三维场景重建方法，将扩散模型与神经辐射场 (NeRF) 相结合。该方法将三维重建视为一个概率问题，使用随机潜在变量来表示场景。模型学习这些潜在变量的先验分布，并使用扩散模型结合从体积渲染派生的重建似然项来进行后验推理。该系统展示了从各种输入（包括单视图、多视图、噪声图像、稀疏像素和稀疏深度数据）进行准确三维结构预测的能力，有效地模拟了每种观测类型的不确定性。 AI

影响 为三维重建引入了一种概率方法，有可能提高各种视觉输入的准确性和不确定性建模。

排序理由 详细介绍三维场景重建新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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扩散模型与 NeRF 结合实现概率性三维场景重建

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Dan Rosenbaum ·

    通过潜在后验采样预测三维结构

    The remarkable achievements of both generative models of 2D images and neural field representations for 3D scenes present a compelling opportunity to integrate the strengths of both approaches. In this work, we propose a methodology that combines a NeRF-based representation of 3D…

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