GaMO：基于几何感知的多视角扩散外推技术用于稀疏视图三维重建
Gemini AI生成的图像
最近，使用GaMO（几何感知多视角外推器）的3D重建技术取得了重要进展，成功克服了现有方法在输入视角有限时的局限性。GaMO通过扩展当前相机位置的视野，保持几何一致性并增强场景覆盖率。在对Replica和ScanNet++的测试中，其重建质量显著优于领先的扩散方法，并实现了高达25倍的加速，处理时间在10分钟以内。欲了解更多详情，请访问项目页面：https://yichuanh.github.io/GaMO/。
GaMO通过几何感知多视角扩展革新3D重建
研究人员揭示了GaMO（几何感知多视角扩展器），这是一个增强稀疏视图输入的3D重建框架。GaMO通过扩展现有的视场而不是生成新的相机视点，解决了当前方法面临的局限性。
GaMO采用了一种多视角扩展策略，利用现有相机位姿来增强场景细节，同时保持几何一致性。该框架在零-shot方法中利用多视角条件和几何感知去噪方法，消除了对先前训练的需求。
在Replica和ScanNet++等数据集上的广泛评估显示，GaMO在3、6和9个输入视图下实现了卓越的重建质量，在峰值信噪比（PSNR）和学习感知图像块相似度（LPIPS）指标上超越了现有模型。它在处理速度上也比最先进的基于扩散的方法提高了$25\times$，总处理时间不到10分钟。
欲了解更多详情，请访问GaMO项目页面。
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📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2512.25073v1
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