**GenRecon：利用生成先验桥接多视角3D场景重建**

_GenRecon: Bridging Generative Priors for Multi-View 3D Scene Reconstruction_

> 本文提出了一种新的高保真3D场景重建方法，该方法将重建与强大的生成式3D先验紧密耦合。研究者将场景重建转化为条件式3D生成，在覆盖场景的多个空间局部化重叠块上执行，从而将生成扩展到大场景范围。该方法继承了最先进的生成形状模型（以Trellis.2为例）的保真度和完整性，并将其推广到场景层面。为此，他们提出了一种基于投影的条件机制，将带位姿的多视角图像特征提升为与生成模型对齐的、与视角顺序无关且空间锚定到场景的连贯3D表示，从而生成高保真、多视角一致的几何结构。这使得Trellis.2强大的物体级先验能够提升到多视角场景级生成，产生逼真、可编辑的室内环境PBR网格重建结果。实验表明，该方法生成的保真度结果比前沿重建方法高出16%。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-25 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.23888)