Adaptive 3D Reconstruction via Diffusion Priors and Forward Curvature-Matching Likelihood Updates
作者: Seunghyeok Shin, Dabin Kim, Hongki Lim
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-09
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于扩散先验和前向曲率匹配的自适应3D重建方法，提升重建质量和效率。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 三维重建 扩散模型 前向曲率匹配 自适应步长 点云重建
📋 核心要点
- 现有基于扩散模型的3D重建方法缺乏灵活性，需要大量训练数据，且难以适应不同输入模态和视图数量。
- 论文提出前向曲率匹配（FCM）更新方法，动态确定似然更新的最佳步长，实现精确优化，无需重新训练。
- 实验表明，该方法在ShapeNet和CO3D数据集上，以更低的计算成本实现了更高的重建质量，提升了F-score并降低了CD和EMD。
📝 摘要（中文）
从图像重建高质量点云仍然是计算机视觉中的一个挑战。现有的基于生成模型的方法，特别是直接学习后验的扩散模型方法，可能缺乏灵活性——它们需要在训练期间进行条件信号输入，仅支持固定数量的输入视图，并且需要为不同的测量进行完全的重新训练。最近基于扩散的方法试图通过将先验模型与似然更新相结合来解决这个问题，但它们依赖于启发式的固定步长进行似然更新，这导致收敛速度慢和次优的重建质量。我们通过将我们新颖的前向曲率匹配（FCM）更新方法与扩散采样相结合来推进这一研究方向。我们的方法仅使用前向自动微分和有限差分曲率估计来动态地确定最佳步长，从而能够精确地优化似然更新。这种公式能够从单视图和多视图输入进行高保真重建，并通过简单的算子替换来支持各种输入模态——所有这些都无需重新训练。在ShapeNet和CO3D数据集上的实验表明，我们的方法在匹配或更低的NFEs下实现了卓越的重建质量，从而产生更高的F-score和更低的CD和EMD，验证了其效率和适应实际应用的能力。代码可在https://github.com/Seunghyeok0715/FCM 获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于扩散模型的3D重建方法，特别是那些直接学习后验的方法，存在灵活性不足的问题。它们通常需要大量的训练数据，并且难以适应不同数量的输入视图和不同的输入模态。此外，这些方法通常依赖于启发式的固定步长进行似然更新，导致收敛速度慢，重建质量不高。
核心思路：论文的核心思路是将扩散先验与似然更新相结合，并引入一种新的前向曲率匹配（FCM）更新方法。FCM通过动态地确定似然更新的最佳步长，从而实现更精确的优化。这种方法允许模型在不需要重新训练的情况下，适应不同的输入视图和模态。这样设计的目的是为了克服现有方法在灵活性和效率方面的局限性。
技术框架：整体框架包括一个扩散先验模型和一个似然更新模块。扩散先验模型用于生成3D形状的先验分布。似然更新模块则利用输入图像的信息来优化3D形状，使其与观测数据更加一致。FCM方法被集成到似然更新模块中，用于动态调整更新步长。整个流程可以概括为：首先，从扩散先验模型中采样一个初始3D形状；然后，利用FCM方法，根据输入图像的信息，迭代地更新3D形状，直到收敛。
关键创新：最重要的技术创新点是前向曲率匹配（FCM）更新方法。与现有方法中使用的固定步长更新不同，FCM方法能够根据当前状态动态地调整更新步长。它仅使用前向自动微分和有限差分曲率估计来确定最佳步长，从而实现更精确的优化。这种自适应步长调整是与现有方法的本质区别。
关键设计：FCM方法的关键在于如何估计曲率并确定最佳步长。论文使用有限差分法来估计曲率，并利用前向自动微分来计算梯度。最佳步长的确定基于一个优化问题，目标是最小化似然函数。具体的损失函数包括重建损失和正则化项。网络结构方面，论文使用了标准的扩散模型架构，并对其进行了适当的修改，以适应3D重建任务。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在ShapeNet和CO3D数据集上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，该方法在匹配或更低的NFEs（Number of Function Evaluations）下，实现了更高的F-score和更低的CD（Chamfer Distance）和EMD（Earth Mover's Distance）。例如，在ShapeNet数据集上，该方法相比于基线方法，F-score提升了X%，CD降低了Y%，EMD降低了Z%（具体数值请参考论文）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于三维场景重建、机器人视觉、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等领域。通过提高三维重建的质量和效率，可以为这些应用提供更准确、更可靠的三维环境信息，从而提升用户体验和系统性能。未来，该方法有望进一步扩展到其他三维视觉任务，例如三维目标检测、三维语义分割等。
📄 摘要（原文）
Reconstructing high-quality point clouds from images remains challenging in computer vision. Existing generative-model-based approaches, particularly diffusion-model approaches that directly learn the posterior, may suffer from inflexibility -- they require conditioning signals during training, support only a fixed number of input views, and need complete retraining for different measurements. Recent diffusion-based methods have attempted to address this by combining prior models with likelihood updates, but they rely on heuristic fixed step sizes for the likelihood update that lead to slow convergence and suboptimal reconstruction quality. We advance this line of approach by integrating our novel Forward Curvature-Matching (FCM) update method with diffusion sampling. Our method dynamically determines optimal step sizes using only forward automatic differentiation and finite-difference curvature estimates, enabling precise optimization of the likelihood update. This formulation enables high-fidelity reconstruction from both single-view and multi-view inputs, and supports various input modalities through simple operator substitution -- all without retraining. Experiments on ShapeNet and CO3D datasets demonstrate that our method achieves superior reconstruction quality at matched or lower NFEs, yielding higher F-score and lower CD and EMD, validating its efficiency and adaptability for practical applications. Code is available at https://github.com/Seunghyeok0715/FCM