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％。

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％。