ReconX：稀疏视图输入下的高质量3D场景重建框架

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ReconX: Reconstruct Any Scene from Sparse Views with Video Diffusion Model 介绍： https://liuff19.github.io/ReconX/ 代码： https://github.com/liuff19/ReconX 论文： https://arxiv.org/abs/2408.16767 ReconX  是一种创新的3D场景重建框架，它能够从稀疏的视图输入中重建出详尽的三维场景。 该框架通过将传统的重建难题转化为时间序列生成任务，利用预训练的大型视频扩散模型来增强重建过程。 ReconX 首先构建一个全局点云，并将其编码为3D结构条件，然后引导视频扩散模型生成具有高度3D一致性的视频帧。最终，通过一种信心感知的3D高斯散射优化方案，从生成的视频帧中恢复出3D场景。这种方法不仅提高了场景重建的质量和准确性，还增强了从各种视角观察时的场景连贯性。 ReconX 的核心特性在于其能够处理输入视图信息不足的情况，通过生成额外的视图来弥补信息缺失，从而实现更准确 ………………………………