Генерирующая структура от движения с 3D диффузией коренного населения
arXiv: 261 030.35522v 1 Annuate Type: New Humber: Возврат 3D структуры объекта и движения камеры с нескольких непроверенных просмотров является фундаментальной проблемой в компьютерном зрение. Классическая структура из методов движения восстанавливает 3D геометрию, соответствующую входным изображениям, но не в состоянии восстановить невидимые области; методы местного поколения создают вероятные 3D объекты, которые связаны с вводимыми изображениями, но необязательно соответствуют им. Методы просто конкретизируют реконструкцию и генерацию позволяют погрешности каскадировать на двух этапах, вместо того чтобы производить 3D объект, соответствующий как распределению, так и вводу. Мы предлагаем GenSfM, которая интегрирует 3D-реконструкцию на основе изображений с местной 3D дистрибьютированной моделью. В частности, мы используем мультимодальный диффузионный трансформатор для совместной денузии формы латентно и снимков на вид при общем самосознании, заземляя геометрию наблюдаемых точек зрения, используя предпочтения уровня объекта для определения ненаблюдаемых регионов. 3D-образный компакт