रीकॉनफ्यूज़न एक 3D पुनर्निर्माण विधि है जो केवल कुछ ही तस्वीरों के साथ वास्तविक दुनिया के दृश्यों का पुनर्निर्माण करने के लिए प्रसार पूर्वानुमान का उपयोग करती है। यह न्यूरल रेडियंस फ़ील्ड्स (NeRFs) और प्रसार पूर्वानुमान को जोड़ती है, जो इनपुट छवि संग्रह से परे नए कैमरा स्थानों पर यथार्थवादी ज्यामिति और बनावट को संश्लेषित करने में सक्षम है। यह विधि कम दृश्यों और बहु-दृश्य डेटासेट पर प्रसार पूर्वानुमान को प्रशिक्षित करके, अवलोकन क्षेत्र की उपस्थिति को बनाए रखते हुए, अप्रतिबंधित क्षेत्रों में यथार्थवादी ज्यामिति और बनावट को संश्लेषित करने में सक्षम है। रीकॉनफ्यूज़न का विभिन्न वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर व्यापक मूल्यांकन किया गया है, जिसमें आगे और 360 डिग्री दृश्य शामिल हैं, जो स्पष्ट प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करते हैं।