GenSfM 发布原生 3D 扩散模型优化重建

GenSfM 提出了一种将基于图像的 3D 重建与原生 3D 扩散模型相结合的新方法。该模型使用多模态扩散 Transformer 对形状和姿态潜变量进行联合去噪，实现了生成式的结构运动恢复。 在 Toys4k 和 GSO 数据集上的测试显示，GenSfM 相比原生 3D 生成基线性能显著提升。新视角 PSNR 提升 3.2 至 4.5 dB，中位 Chamfer 距离降低 2.8 至 3.8 倍，且输入视角姿态恢复准确率超过 96%。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。