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。