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我们提出了FLARE，一种前馈模型，旨在从未校准的稀疏视角图像（即少至2-8张输入）中推断出高质量的相机姿态和3D几何结构。这是一个在现实应用中具有挑战性但又非常实用的场景。我们的解决方案采用了一种级联学习范式，其中相机姿态作为关键桥梁，认识到其在将3D结构映射到2D图像平面中的重要作用。具体来说，FLARE从相机姿态估计开始，其结果作为后续几何结构和外观学习的条件，并通过几何重建和新视角合成的目标进行优化。

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