Diffusion Models in 3D Vision: A Survey

近年来，三维视觉已成为计算机视觉中至关重要的领域，为自动驾驶、机器人、增强现实（AR）和医学成像等广泛应用提供支持。这一领域依赖于从图像和视频等二维数据源中准确地感知、理解和重建三维场景。扩散模型最初是为二维生成任务设计的，它们提供了更灵活、更概率化的方法，可以更好地捕捉真实世界三维数据中的变异性和不确定性。然而，传统方法通常在效率和可扩展性方面存在困难。本文回顾了当前最先进的利用扩散模型进行三维视觉任务的方法，包括但不限于三维物体生成、形状完成、点云重建和场景理解。我们深入讨论了扩散模型的基本数学原理，概述了它们的正向和反向过程，以及各种架构上的进展，使这些模型可以处理三维数据集。我们还讨论了应用扩散模型于三维视觉的关键挑战，例如处理遮挡和不同点密度，以及处理高维数据的计算需求。最后，我们讨论了潜在的解决方案，包括提高计算效率、增强多模态融合以及探索大规模预训练以实现更好的跨三维任务泛化。本文为这个快速发展的领域的未来探索和发展奠定了基础。

本论文旨在探讨如何利用扩散模型处理三维视觉任务中的高维数据，例如三维物体生成、形状补全、点云重建和场景理解等。同时，论文也探讨了应用扩散模型面临的挑战，如如何处理遮挡和不同点密度等问题。

本文提出利用扩散模型处理三维视觉任务的方法，通过建立前向和反向过程来捕捉三维数据中的变异性和不确定性。同时，论文还介绍了一些可以提高扩散模型效率和可扩展性的方法，如改进计算效率、增强多模态融合和探索大规模预训练等。

本文提供了一个基于扩散模型的三维视觉任务的全面综述，包括三维物体生成、形状补全、点云重建和场景理解等。同时，论文还探讨了应用扩散模型面临的挑战，并提出了相应的解决方案。实验使用了多个数据集，并开源了代码，为后续研究提供了基础。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究被进行。例如：《DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation》、《PointFlow: 3D Point Cloud Generation with Continuous Normalizing Flows》、《Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space》等。