本文介绍了一种名为Difix3D+的创新方法，它利用单步扩散模型提升三维重建和新视角生成质量。该方法的核心是Difix，一个经过训练的单步图像扩散模型，用于增强由三维表征中约束不足区域引起的渲染新视图，并消除其中的伪影。Difix3D+ 具有通用性，可以兼容不同的3D表征，如NeRF和3DGS。报告嘉宾是来自英伟达和新加坡国立大学的研究科学家吴章杰，他在生成模型领域有深入研究，论文曾发表于顶级计算机视觉会议。

💡**核心技术Difix：** Difix3D+ 采用了名为Difix的单步图像扩散模型。该模型经过专门训练，用于增强由三维表征中约束不足区域引起的渲染新视图，并消除其中的伪影。

⚙️**通用性与兼容性：** Difix3D+ 是一种通用解决方案，能够兼容不同的3D表征方法。例如，它可以与神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射（3DGS）等技术结合使用，以提升重建和新视角生成的效果。

👨‍💻**研究团队：** 报告嘉宾是吴章杰，来自英伟达和新加坡国立大学。他在生成模型领域有深入研究，其论文发表于CVPR、ICCV、ECCV等计算机视觉顶级会议，开源项目累计获得 6,000+ GitHub Stars。他曾获CVPR 2025最佳论文提名。