Diffusion with Forward Models是一款创新的AI工具，专注于计算机视觉领域的高级任务。它采用新型去噪扩散概率模型，能够从未直接观察到的信号分布中采样，通过已知的可微分前向模型进行测量。该工具最大的优势在于能够直接从部分观测的未知信号分布中采样，特别适用于3D场景重建和图像去噪等复杂任务。在逆图形学应用中，它可以根据单个2D输入图像生成一致的3D场景分布，展现了强大的图像处理能力。
这款软件主要面向计算机视觉研究人员、3D建模专家和图像处理工程师。它为用户提供了一种高效、灵活的解决方案，可以显著提升3D场景重建的准确性和图像去噪的效果。通过使用Diffusion with Forward Models，用户可以在复杂的计算机视觉任务中获得更高质量的结果，从而推动相关技术的发展和应用。
