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摘要。稀疏的RGBD场景完成是一项具有挑战性的任务，尤其是在整个场景中考虑一致的纹理和几何形状时。与依赖人类设计的文本提示或预定义相机轨迹的现有解决方案不同，我们建议GenRC（一种无自动训练的管道）来完成带有高保真纹理的房间尺度3D网格。为了实现这一目标，我们首先将稀疏的RGBD图像投射到高度不完整的3D网格上。我们利用提出的电子扩散来生成视图一致的全景RGBD图像，而不是填充空白的新视图来填补空白，以确保全局几何形状和外观一致性。此外，我们通过文本内版本维护输入输出场景风格的一致性，以替换人类设计的文本提示。为了弥合数据集之间的域间隙，电子扩散利用了在大规模数据集中训练的模型，以生成各种外观。genRC在Scan-Net和Arkitscenes数据集上的大多数外观和几何指标下的最新方法都优于ART方法，即使没有在这些数据集上训练GENRC，也没有使用预定义的摄像机轨迹。项目页面：https：//minfenli.github.io/genrc/
genRC：稀疏图像收集的生成3D房间完成
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