ReconFusion
R
Reconfusion
简介 :
ReconFusion是一种3D重建方法,利用扩散先验在只有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。
需求人群 :
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。
总访问量: 1.2K
占比最多地区: US(100.00%)
本站浏览量 : 61.5K
使用场景
使用示例1:在医学影像领域,利用ReconFusion从少量视图重建人体器官模型
使用示例2:在建筑设计中,利用ReconFusion从有限视角下生成逼真的建筑场景
使用示例3:在虚拟现实应用中,利用ReconFusion从少量输入图像生成逼真的虚拟环境
产品特色
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
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2025AIbase