GenSfM：原生3D扩散实现生成式SfM

2026年10月27日，arXiv Computer Vision 刊出 Haobin Duan 等作者的论文，提出 GenSfM 方法。据该报道，GenSfM 将基于图像的 3D 重建与原生 3D 扩散模型相结合，用多模态扩散 Transformer 在共享自注意力机制下，联合去噪形状隐变量与逐视角位姿隐变量，从而从稀疏视角联合恢复结构与相机位姿。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道披露实验数据、对比结果或代码发布等信息，方法效果与适用范围仍待后续验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。