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SC-Diff：使用潜在扩散模型进行三维形状补全
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种利用神经辐射场和2D扩散模型重建物体表面的新方法。通过固定SDS噪声，提高了梯度的一致性和收敛性。同时，提出了多视角SDS作为对非可观察部分进行条件化生成的方法。在BlendedMVS数据集上的评估结果显示，该方法在定量和定性上都取得了显著改进。
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关键要点
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提出了一种新颖的方法用于3D物体表面重建，适用于只捕获部分物体的情况。
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该方法基于神经辐射场和预训练的2D扩散模型（SDS）进行表面重建。
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引入法线图作为SDS的几何表示，而非与颜色渲染混合。
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在训练过程中固定SDS噪声，提高了梯度一致性和收敛性。
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提出多视角SDS作为对非可观察部分进行条件化生成的方法。
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在BlendedMVS数据集上的评估结果显示，该方法在定量和定性上均有显著改进。
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