ReconFusion est une méthode de reconstruction 3D qui utilise un a priori de diffusion pour reconstruire des scènes du monde réel à partir d'un petit nombre de photos seulement. En combinant les Neural Radiance Fields (NeRF) et un a priori de diffusion, elle permet de synthétiser une géométrie et des textures réalistes même dans des positions de caméra nouvelles, au-delà de l'ensemble d'images d'entrée. Cette méthode, entraînée sur des jeux de données à vues multiples et à vues limitées, permet de synthétiser une géométrie et des textures réalistes dans des zones non contraintes, tout en préservant l'apparence des zones observées. ReconFusion a été largement évaluée sur divers jeux de données réelles, incluant des scènes en perspective et à 360 degrés, démontrant une amélioration significative des performances.