ReconFusionは、少量の写真のみを用いて現実世界のシーンを再構成する3D再構成手法です。ニューラル放射場（NeRF）と拡散事前情報を組み合わせることで、入力画像集合を超える新しいカメラ位置において、リアルな幾何形状とテクスチャを合成できます。少量のビューと多ビューのデータセットで拡散事前情報を学習させることで、制約のない領域でリアルな幾何形状とテクスチャを合成し、同時に観測領域の外観を維持できます。ReconFusionは、前方シーンと360度シーンを含む様々な現実世界のデータセットで幅広く評価されており、顕著な性能向上を示しています。