Gen3R 是一個將基礎重建模型與視訊擴散模型結合的框架，目標是從單張或多張圖片生成包含 RGB 影片與幾何資訊的 3D 場景。如果你對於用影片資訊直接生成 3D 幾何感興趣，這是目前最接近「一鍵產出完整場景」的方案之一。 核心流程是：先把 VGGT 重建模型的 token 包成幾個幾何潛在變數，再用一個 adapter 把這些潛在值推向影片擴散模型的外觀潛在；兩種潛在同時生成，互相對齊後就能一次產出 RGB 影片 plus 完整的 3D 幾何資訊（相機姿態、深度圖、全局點雲）。 實驗顯示在單張或多張圖像條件下都能得到最佳的 3D 場景生成結果，而且透過擴散先驗提升了重建的穩定性。整體上是把重建跟生成模型「緊密」捆綁在一起，而不是分開處理。
Gen3R 是一個將基礎重建模型與視訊擴散模型結合的框架，目標是從單張或多張圖片生成包含 RGB 影片與幾何資訊的 3D 場景。如果你對於用影片資訊直接生成 3D 幾何感興趣，這是目前最接近「一鍵產出完整場景」的方案之一。
核心流程是：先把 VGGT 重建模型的 token 包成幾個幾何潛在變數，再用一個 adapter 把這些潛在值推向影片擴散模型的外觀潛在；兩種潛在同時生成，互相對齊後就能一次產出 RGB 影片 plus 完整的 3D 幾何資訊（相機姿態、深度圖、全局點雲）。
實驗顯示在單張或多張圖像條件下都能得到最佳的 3D 場景生成結果，而且透過擴散先驗提升了重建的穩定性。整體上是把重建跟生成模型「緊密」捆綁在一起，而不是分開處理。
Gen3R: 3D Scene Generation Meets Feed-Forward Reconstruction
GaMO：Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction，是一套專門為「稀疏視角 3D 重建」設計的全新框架，主打關鍵字就是：幾何感知、多視角、Diffusion 外擴（outpainting）、零訓練、超省時間。傳統方法通常會在新相機位上生成人工視角，來補足原始影像的不足，但這樣很容易在多視角之間出現幾何不一致、邊界破碎、甚至幽靈般的重影，同時計算成本也相當驚人。 GaMO 反其道而行，直接「從原本的相機視角往外長」，也就是針對每張輸入影像做視野擴張，保留原始內容不動，只在周邊補齊缺失區域，天然就比較容易維持幾何一致性。 技術上，GaMO 利用多視圖條件化的 diffusion 模型，再配合幾何感知去噪策略，先透過粗略 3D 重建拿到幾何先驗，再在影像層面做多視圖 outpainting，最後用這些擴張後的影像做精緻 3D 重建。 這樣的設計有幾個亮點：第一，完全不需要針對特定場景再訓練（zero-shot inference），直接使用現成的多視圖 diffusion 模型即可；第二，在 Replica、ScanNet++ 等資料集上，GaMO 在 PSNR、SSIM、LPIPS 等指標上刷新了現有 SOTA，同時比其它 diffusion 式方法快上約 25 倍，整個流程控制在 10 分鐘內完成。 對需要做室內掃描、VR/AR 場景建模、機器人導航環境重建的團隊來說，GaMO 提供了一種更務實、計算友善，又兼顧幾何品質的新選項。
GaMO：Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction，是一套專門為「稀疏視角 3D 重建」設計的全新框架，主打關鍵字就是：幾何感知、多視角、Diffusion 外擴（outpainting）、零訓練、超省時間。傳統方法通常會在新相機位上生成人工視角，來補足原始影像的不足，但這樣很容易在多視角之間出現幾何不一致、邊界破碎、甚至幽靈般的重影，同時計算成本也相當驚人。 GaMO 反其道而行，直接「從原本的相機視角往外長」，也就是針對每張輸入影像做視野擴張，保留原始內容不動，只在周邊補齊缺失區域，天然就比較容易維持幾何一致性。
