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MRIo3DS-Net: 一种相互增强的图像到 3D 表面 RNN-like 框架，用于模型适应室内 3D 重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的3D重构框架，通过内在分解指导、瞬态-单模先验指导和视图增强解决光照不一致、几何不对齐和视图稀疏等问题。该框架将多视图图像生成与神经网络基于体积有符号距离函数的单一图像到3D对象重建相结合。在各种数据集上评估，展示了其卓越性能，与最先进方法相比，Chamfer距离误差降低了约36％，PSNR提高了约30％。
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关键要点
- 提出了一种新的3D重构框架
- 框架通过内在分解指导、瞬态-单模先验指导和视图增强解决光照不一致、几何不对齐和视图稀疏问题
- 将多视图图像生成与基于体积有符号距离函数的单一图像到3D对象重建相结合
- 在各种数据集上评估方法，展示了卓越性能
- 与最先进方法Syncdreamer相比，Chamfer距离误差降低约36%
- PSNR提高约30%
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