Ouroboros3Dは、拡散モデルに基づく多視点画像生成と3D再構成を再帰的拡散プロセスに統合した、統一的な3D生成フレームワークです。本フレームワークは、自己条件付け機構を用いてこれらの2つのモジュールを共同学習させることで、相互に適応し、堅牢な推論を実現します。多視点ノイズ除去プロセスにおいて、多視点拡散モデルは、前の時間ステップで再構成モジュールによってレンダリングされた3D感知マップを追加的な条件として使用します。再帰的拡散フレームワークと3D感知フィードバックの組み合わせにより、幾何学的整合性が向上します。実験結果から、Ouroboros3Dフレームワークは、これら2つの段階を個別に学習する方法や、推論段階でそれらを組み合わせる既存の方法よりも優れた性能を示すことが明らかになりました。