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。

DenseFormer: Learning Dense Depth Maps from Sparse Depth and Images via Conditional Diffusion Model
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