一步扩散补全模型

单步高保真生成

首次将基于潜在扩散的生成框架直接用于单目语义场景补全，可在保持实时性的同时生成细粒度且空间一致的完整场景。

Zichen, Xi · Hao-Xiang, Chen · 薛楠 · Hongyu, Yan · Qi-Yuan, Feng · Kara, Leventburak · Jorge, Joaquim · Xu, Qunce

IEEE Robotics and Automation Letters 2026

技术优势

一步生成

利用潜在空间中的捷径流匹配，无需数百步扩散过程即可一步生成高保真补全结果，满足实时部署需求。

保持空间关系

生成式框架更擅长捕获全局上下文，从而在遮挡区域生成合理几何的同时保持物体之间的空间关系。

兼容现有方法

可作为插件无缝集成到现有前馈 SSC 方法中，无需修改原有架构即显著提升其性能。

应用场景

• 具身智能感知：为移动平台提供实时完整的场景语义，弥补单目遮挡区域的信息缺失。
• 无人机场景理解：在算力受限的机载平台上以单步推理获取全景语义，支撑自主避障与规划。
• 机器人导航：补全视野外体素，为导航系统提供更完整的可通行区域判据。
• 医疗机器人环境感知：在复杂医疗环境中重建完整空间结构，辅助机器人安全操作与路径规划。