ReconFusion ist eine Methode zur 3D-Rekonstruktion, die Diffusionsprioren nutzt, um realistische Szenen aus der realen Welt mit nur wenigen Fotos zu rekonstruieren. Durch die Kombination von Neural Radiance Fields (NeRFs) und Diffusionsprioren kann es realistische Geometrie und Texturen auch an neuen Kameraperspektiven außerhalb des Eingabesatzes synthetisieren. Das Verfahren trainiert Diffusionsprioren auf wenigen Ansichten und Multi-View-Datensätzen, um realistische Geometrie und Texturen in unbeschränkten Bereichen zu synthetisieren und gleichzeitig das Aussehen der beobachteten Bereiche zu erhalten. ReconFusion wurde umfassend an verschiedenen realen Datensätzen, einschließlich Frontal- und 360°-Szenen, evaluiert und zeigt deutliche Leistungsverbesserungen.