GenSfM

新的GenSfM方法将3D扩散与运动恢复结构相结合

研究人员开发了GenSfM，一种将运动恢复结构（SfM）技术与3D扩散模型相结合的新颖方法，用于从非校准图像中重建3D对象和相机姿态。该方法旨在克服传统SfM无法推断未见区域的局限性，以及原生生成方法可能不忠实于输入图像的缺点。通过联合去噪形状和姿态潜在变量，GenSfM将生成的几何形状与观测到的视图相结合，同时利用对象级先验来推断未观测区域，在新视图合成方面取得了显著的改进，并降低了基准数据集上的重建误差。