MoRe：基于图优化的单目几何细化以实现跨视图一致性
计算机视觉与模式识别
2025-12-01 v2
摘要
单目 3D 基础模型为感知任务提供可扩展的解决方案，因而成为更广泛 3D 视觉应用的吸引对象。在本文中，我们提出 MoRe（Monocular Geometry Refinement 的缩写），一种旨在提升跨视图一致性并实现尺度对齐的无训练单目几何细化方法。为建立帧与帧之间的关联， our method employs feature matching between frames to establish correspondences。而非对匹配点施加简单的最小二乘优化，我们构建基于图的优化框架，利用估计的 3D 点与单目基础模型估计的表面法向进行局部平面近似。该表述解决了单目几何先验固有的尺度歧义，同时保留底层 3D 结构。我们进一步展示，MoRe 不仅提升 3D 重建效果，也增强新视角合成效果，尤其在稀疏视图渲染场景中表现突出。
引用
@article{arxiv.2510.07119,
title = {MoRe: Monocular Geometry Refinement via Graph Optimization for Cross-View Consistency},
author = {Dongki Jung and Jaehoon Choi and Yonghan Lee and Sungmin Eum and Heesung Kwon and Dinesh Manocha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.07119},
year = {2025}
}