

Reconfusion
簡介 :
ReconFusion是一種3D重建方法,利用擴散先驗在只有少量照片的情況下重建真實世界場景。它結合Neural Radiance Fields(NeRFs)和擴散先驗,能夠在新的攝像機位置超出輸入圖像集合的情況下,合成逼真的幾何和紋理。該方法通過在少量視圖和多視圖數據集上訓練擴散先驗,能夠在不受約束的區域合成逼真的幾何和紋理,同時保留觀察區域的外觀。ReconFusion在各種真實世界數據集上進行了廣泛評估,包括前向和360度場景,展示出明顯的性能改進。
需求人群 :
ReconFusion適用於需要從少量視圖進行3D重建的場景,能夠在不受約束的區域合成逼真的幾何和紋理,同時保留觀察區域的外觀。
使用場景
使用示例1:在醫學影像領域,利用ReconFusion從少量視圖重建人體器官模型
使用示例2:在建築設計中,利用ReconFusion從有限視角下生成逼真的建築場景
使用示例3:在虛擬現實應用中,利用ReconFusion從少量輸入圖像生成逼真的虛擬環境
產品特色
使用NeRF優化最小化重建損失和樣本損失
利用PixelNeRF風格模型生成樣本圖像
結合噪聲潛變量和擴散模型生成解碼輸出樣本
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