arXiv Computer Vision· Dong-hwi Kim, Chaewon Moon, Hojun Song, Dongbeom Kim, Junyeong Jang, Aro Kim, Gahyeon Kim, Heejung Choi, Jehee Kim, Gianella Cravioto, Sohyun Lee, Gyeongjin Choi, EunHye Jeong, Soo Ye Kim, Jaehyup Lee, Sang-hyo Park·· 2 小时前AI 评分34
CompMVR：用扩散模型做压缩感知多视图修复，实现几何一致的 3D 重建
CompMVR: Compression-Aware Multi-View Restoration Using Diffusion Models for Geometrically Consistent 3D Reconstruction
AI 导读
CompMVR 是一个压缩感知的多视图扩散修复框架，在联合修复压缩视图的同时保持跨视图一致性，并构建了压缩数据集用于系统评测。它利用学习到的压缩先验和跨视图对应关系恢复视觉细节，而非像传统方法那样逐图优化 2D 感知质量。实验在不同数据集、编解码器和压缩级别下提升了修复质量及新视角合成、相机位姿估计、视图匹配等下游 3D 任务表现，论文已被 SIGGRAPH Asia 2026 接收。
来源：arXiv Computer Vision · arxiv.org