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港大开源GenSfM:四张无标定图像联合还原3D物体与相机位姿
NeurIPS 2026 | 港大重磅开源GenSfM:仅凭四张图像、无需相机内外参,一次还原完整3D物体与各视角相机位姿
AI 导读
香港大学团队开源GenSfM,用原生3D扩散模型在单一多模态序列中联合去噪物体形状与各视角相机位姿,仅需2至4张无标定图像且无需相机内外参。论文在Toys4k与GSO上评估,相比多视图基线TRELLIS-M新视角PSNR提升3.2–4.5 dB,Chamfer距离中位数降低约64%–74%,位姿Acc@5°超过96%。
推荐理由
该工作把原生3D扩散模型改为形状与相机位姿联合去噪的主推理机制,并公开代码与模型,可供稀疏视图重建参考。
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