AI又逆天！建模师下岗？！ ReconFusion：只需3张照片即可重建真实世界3D场景

NeRF 和 3D Gaussian splats （3D高斯泼溅）的最大缺陷就是每次都要从头开始训练，而且每次需要几十到数百个输入图像，非常耗时。

ReconFusion提出一种新的 3D 重建方法，只需要最少3张图片即可重建该图像的360度3D场景。

而且效果非常逼真...

ReconFusion的主要特点和优点：

1、少量照片即可重建：与传统的 3D 重建技术相比，ReconFusion 只需少量照片即可重建出高质量的 3D 模型。这大大减少了捕捉过程中所需的时间和资源。

2、逼真的几何和纹理合成：在照片覆盖不到的区域，ReconFusion 能够合成逼真的几何形状和纹理，提高了模型的真实感和细节丰富度。

3、使用扩散先验进行优化：该技术利用扩散先验进行新视角合成，这种先验在合成和多视角数据集上进行训练，有助于规范基于神经辐射场（NeRF）的 3D 重建流程。

4、提高重建质量：ReconFusion 在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，显示出在少视角 3D 重建方面相比以往方法有显著的性能提升。

5、适用于复杂场景：该技术适用于各种真实世界场景的重建，包括面向前方和 360 度的场景，增强了其应用的灵活性和广泛性。

项目及演示：reconfusion.github.io

论文：arxiv.org/abs/2312.02981

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