ReconFusionを使用して、従来のニューラル・ラジアンス・フィールズ（NeRFs）を超越した写実的な3Dシーンの再構築を体験してください。これまで詳細なシーンをリアルに描写する能力で有名なNeRFsを大幅に簡略化するReconFusionは、数枚のスナップショットを使用し、NeRFベースの3D再構築パイプラインに拡散事前処理を適用することで、観察された領域の見た目を維持しながら、過小評価された領域を含む現実的なジオメトリとテクスチャを生成します。
合成およびマルチビューデータセットに基づいて構築されたこの他に類を見ない手法は、新しい視点のための合成を提供し、入力画像の範囲を超えてカメラの位置を自由に設定することができます。我々はReconFusionを前方および360度のシーンを持つ多数の実世界データセットでテストしました。その結果、従来の少数のビューでのNeRF再構築手法を凌駕する画期的なパフォーマンスの向上がありました。ReconFusionを使用することで、3D再構築ごとにより高い精度と手間の軽減をお楽しみください。
ReconFusion distills a consistent 3D model from inconsistent samples
ReconFusion outperforms other few-view NeRF methods
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