摘要：在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。

在 3D 重建领域，无论是 NeRF 还是最新的 3D Gaussian Splatting（3DGS），在生成逼真新视角时仍面临一个核心难题：视角一旦偏离训练相机位置，图像就容易出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，严重影响实际应用。

为了解决这个问题，来自英伟达的研究团队联合提出了一种创新方案 —— Difix3D+ ，通过 单步扩散模 型 对 3D 渲染结果进行 “图像修复”，显著提升新视角图像的质量和一致性。该工作已被 CVPR 2025 接收，并入选 Best Paper Award 候选。

项目主页：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/difix3d

论文地址：https://arxiv.org/abs/2503.01774

代码地址：https://github.com/nv-tlabs/Difix3D

背景：3D 重建的 “致命短板”

近年来，NeRF（神经辐射场）和 3D Gaussian Splatting（3DGS）等技术在三维重建与新视角合成中取得突破。然而，在训练相机视角之外，这些方法往往会出现模糊、鬼影、几何错乱等伪影，尤其在视角跨度较大、数据稀疏、光照变化或相机标定不准确的情况下尤为严重。这些伪影极大限制了其在自动驾驶、机器人、AR/VR 等真实场景中的应用。

这主要是因为传统方法过度依赖局部一致性和 per-scene 优化流程，缺乏跨场景泛化能力，且无法有效填补观测稀疏区域的 “空洞”。

关键洞察：2D 扩散模型为何能 “修好” 3D？

Difix3D+ 提出了一个突破性的视角：将预训练 2D 扩散模型的视觉先验引入 3D 渲染流程，将其作为 “图像修复器”，精准去除神经渲染伪影。

这一设计基于一个关键观察： 神经渲染伪影的分布，与扩散模型训练过程中的噪声图像分布惊人地相似。

为验证这一点，研究者将渲染图输入扩散模型进行单步 “去噪”，并系统性测试不同噪声强度（t）的效果 ——

高噪声（t=600）：虽然伪影被去除，但内容也严重变形

低噪声（t=10）：图像结构完整，但伪影几乎未去除

中等噪声（t=200）：在保留语义结构的同时，有效消除了渲染伪影

这一发现使得单步扩散模型成为 “修复” NeRF/3DGS 渲染图的理想选择，不仅效率高，而且具备泛化能力。

Difix 具备以下核心优势：

1. 单步扩散： 发现渲染伪影的分布在 t=200 处最接近扩散模型训练数据，DIFIX 可一次去除伪影并保留语义结构。

2. 无需大量训练： 仅需在消费级 GPU 上训练几个小时，即可适配 NeRF/3DGS 的渲染伪影；

3. 支持多种 3D 表征： 同一个模型可同时修复 NeRF（隐式）与 3DGS（显式）渲染；

4. 近实时推理： 在 NVIDIA A100 上，仅需 76ms 即可完成图像修复，比传统多步扩散快 10 倍以上。

5. 可进可退： 修复后的图像还能反向蒸馏回 3D 模型，提升整体建模精度和一致性。

解决方案：DIFIX3D+ = 扩散模型 + 蒸馏增强 + 实时修复

DIFIX3D+ 以一个经过少量微调的单步扩散模型（DIFIX）为核心模块，结合渐进式优化策略，构建出一个无需修改原始 3D 重建结构即可增强视觉质量的插件化系统。

核心三步流程：

Step 1：DIFIX 修复中间视角图像。 从训练视角向目标视角进行插值采样，生成中间视角图，并用 DIFIX 去除伪影。

Step 2：蒸馏至 3D 表示。 将修复后的图像 “反向蒸馏” 回 3D 表示中，逐步提升建模质量与区域覆盖度。

Step 3：推理时再修复。 最终渲染出的图像，再次通过 DIFIX 后处理，消除残留细节错误，仅需 76ms，支持实时渲染。

实验结果一览：效果、指标全面领先

支持 NeRF、3DGS 多种 3D 表征。

FID 降幅超过 60%~70%，LPIPS 接近 SOTA 一半，大幅领先其他方法。

此外，在自动驾驶场景中（横向 6 米偏移或仰角 30°），DIFIX3D+ 仍能维持视角一致性与图像清晰度，极具工程落地价值。

结语：让 2D 模型 “反哺” 3D，打开新一代 3D 重建大门

DIFIX3D+ 展示了 2D 扩散模型在 3D 渲染修复中的巨大潜力。它无需改变原始建模流程，即可显著提升重建质量，为未来更加通用、智能、高效的 3D 场景生成与理解提供了坚实基础。

来源：晚晚的星河日记一点号