この記事では、従来のマルチビュー3Dオブジェクト再構築手法の限界を克服するための新しいアプローチ「ReconViaGen」が提案されています。従来の方法は、入力ビュー間の十分な重なりに依存しており、遮蔽やカバレッジの不足が再構築の不完全性を引き起こすことが多いです。最近の拡散ベースのジェネレーティブ技術は、見えないオブジェクトの部分を生成し、信頼性の高い3D構造を生み出す可能性を秘めていますが、その確率的な推論プロセスが精度を制約していました。本研究では、特にマルチビュー画像特徴の取り扱いや局所的な詳細生成のコントロール不足により、一貫性のある高精度な再構築が難しい理由を分析。ReconViaGenでは、再構築の前提を生成フレームワークに統合することで、これらの問題に効果的に対処し、実験によって入力ビューと一致する完全で正確な3Dモデルの再構築を実証しました。