GenSfM 论文提出原生 3D 扩散重建方法

研究者提交论文提出 GenSfM，将基于图像的 3D 重建与原生 3D 扩散模型结合，论文已被 NeurIPS 2026 接收。 方法上，GenSfM 用多模态 diffusion transformer 在共享自注意力下联合去噪形状隐变量和各视角位姿隐变量。作者称在 Toys4k 和 GSO 数据集上、4 个未标定视角的设置下，新视角渲染的 PSNR 提高 3.2–4.5 dB。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。