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NeRFiller: 通过生成式 3D 修补完成场景
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种场景重建的方法，通过结构化将问题分解为补全和2D到3D场景转换两个步骤。通过利用大型语言模型补全场景彩色图像中的缺失区域，然后通过预测补全图像的法线和解决缺失深度值的方法将这些图像转换为3D。该方法适应深度分布和尺度的变化，并在泛化能力和性能方面优于多个对比基线。
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关键要点
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本文提出了一种场景重建的方法，分为补全和2D到3D场景转换两个步骤。
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利用大型语言模型补全场景彩色图像中的缺失区域。
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通过预测补全图像的法线和解决缺失深度值的方法将图像转换为3D。
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该方法适应深度分布和尺度的变化。
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在泛化能力和性能方面优于多个对比基线。
