BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-31T00:00:00Z DenseFormer: Learning Dense Depth Maps from Sparse Depth and Images via Conditional Diffusion Model 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种DenseFormer方法，通过条件扩散模型从稀疏深度图和RGB图像生成密集深度图，显著提高了深度图预测的精度，超越了传统的深度补全方法。 🏷️ 标签 DenseFormer diffusion model 条件扩散模型 深度图 深度补全 预测精度 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
