ReconFusion

ReconFusion: Reconstrucción 3D con Priori Difusivo

Producto ComúnImagenReconstrucción 3DPriori Difusivo

ReconFusion es un método de reconstrucción 3D que utiliza un priori difusivo para reconstruir escenas del mundo real con solo unas pocas fotografías. Combina campos de radiancia neuronal (NeRF) y un priori difusivo para sintetizar geometría y texturas realistas en nuevas posiciones de cámara que están fuera del conjunto de imágenes de entrada. Este método, al entrenar el priori difusivo en conjuntos de datos de pocas vistas y múltiples vistas, puede sintetizar geometría y texturas realistas en áreas no restringidas, mientras conserva la apariencia de las áreas observadas. ReconFusion ha sido ampliamente evaluado en diversos conjuntos de datos del mundo real, incluyendo escenas de visión frontal y de 360 grados, mostrando mejoras significativas en el rendimiento.

Optimización de NeRF para minimizar la pérdida de reconstrucción y la pérdida de muestra
Generación de imágenes de muestra utilizando un modelo de estilo PixelNeRF
Combinación de variables latentes de ruido y un modelo de difusión para generar muestras de salida decodificadas

ReconFusion es adecuado para escenarios que requieren reconstrucción 3D a partir de pocas vistas
capaz de sintetizar geometría y texturas realistas en áreas no restringidas
mientras se mantiene la apariencia de las áreas observadas.

Ejemplo de uso 1: En el campo de la imagen médica
utilizar ReconFusion para reconstruir modelos de órganos humanos a partir de pocas vistas.
Ejemplo de uso 2: En el diseño arquitectónico
utilizar ReconFusion para generar escenas arquitectónicas realistas a partir de perspectivas limitadas.
Ejemplo de uso 3: En aplicaciones de realidad virtual

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ReconFusion — ReconFusion: Reconstrucción 3D con Priori Difusivo

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