ReconFusion é um método de reconstrução 3D que utiliza um priori difusivo para reconstruir cenas do mundo real a partir de poucas fotos. Combinando Neural Radiance Fields (NeRFs) e um priori difusivo, ele consegue sintetizar geometria e textura realistas em novas posições de câmera além do conjunto de imagens de entrada. O método treina o priori difusivo em conjuntos de dados de poucos e múltiplos pontos de vista, permitindo a síntese de geometria e textura realistas em regiões sem restrições, mantendo ao mesmo tempo a aparência das regiões observadas. ReconFusion foi extensivamente avaliado em diversos conjuntos de dados do mundo real, incluindo cenários frontais e de 360 graus, demonstrando melhorias de desempenho significativas.