论文页面 - WorldRecon：面向大规模3D世界的生成式多视图网格重建

来源：https://huggingface.co/papers/2610.18846

摘要

从无位姿多视图图像中重建大规模场景的完整、高质量网格，需要忠实的几何依据，同时合理补全未被观测到或仅被稀疏捕获的表面。我们提出WorldRecon，这是一个生成式多视图重建框架，用于从无位姿RGB图像中恢复完整的大规模3D场景网格。WorldRecon使用重建模型从输入图像中估计出的粗糙、带噪声的全局点云和相机位姿，作为整个场景生成的全局支架，并将其划分为相互重叠的空间块。为了稳健地利用这些不完美的几何先验，我们为原生3D生成模型TRELLIS.2配备了专门的基于重建的条件架构，该架构根据每个块的局部点云裁剪和与该块相关的图像观测生成该块，产生稀疏结构、精细几何和PBR材质。为了保持场景级的一致性，我们引入了邻域感知的潜空间修补和因果式世界生成流程，在相互重叠的块之间传播结构、几何和材质上下文。这些设计共同将多视图生成式重建扩展到大规模场景，生成连贯、统一的网格。大量实验表明，WorldRecon实现了最先进的重建性能：在合成和真实世界室内场景上，相较于最强基线，Chamfer距离分别降低了14.9%和43.1%，F分数分别提升了17.3%和12.0%，从而展示了忠实、完整的生成式重建能力，以及强大的仿真到现实泛化能力。项目页面：https://kszpxxzmc.github.io/WorldRecon-website/。

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