以下文章来源于3D视觉之心 ，作者Zhankuo Xu等 3D视觉之心 . 3D视觉与具身智能、机器人相关内容分享。 点击下方 卡片 ，关注" 3D视觉之心 "公众号 第一时间获取 3D视觉干货 3D高斯 splatting（3DGS）能生成超逼真的3D场景，但它有个短板—— 依赖密集、清晰的输入图像 。而现实中 手持拍摄的照片往往又少又模糊，这会形成一个"恶性循环"：稀疏视图缺乏多视角约束，没法消除运动模糊；而 运动模糊又会抹掉细节，让仅有的几个视图难以对齐，最终重建出的3D场景要么支离破碎，要么满是噪点。 北京大学团队推出的CoherentGS，很好的打破了这个循环！它靠"双先验引导"策略，只用3~9张稀疏模糊的照 片，就能重建出高清、连贯的3D场景。不管是手持拍摄的模糊素材，还是视角稀少的场景，都能轻松应对。 CoherentGS的突破，是同时解决"去模糊"和"补全几何"两个核心问题，用双先验协同引导优化，让稀疏模糊的输 入也能产出高质量3D重建。 核心框架：双先验联手，破解双重难题 图3. CoherentGS系统 图3是CoherentGS的整体流程，左侧是用COLMAP初始化高斯和相机位姿；上方通 ...