本文提出了 Pixel-Perfect Depth，一种基于像素空间扩散生成（pixel-space diffusion generation）的单目深度估计模型，能够从预测的深度图中生成高质量、**无飞点（flying pixels）**的点云。当前的生成式深度估计模型通常在

Stable Diffusion 基础上进行微调，尽管取得了显著性能，但它们需要借助 变分自编码器（VAE） 将深度图压缩到潜空间中，这一过程不可避免地会在边缘与细节处引入飞点伪影。 为解决这一问题，我们的模型直接在像素空间中执行扩散生成，从根本上避免了由 VAE 压缩引起的伪影。针对像素空间生成所带来的高计算复杂度，我们提出了两项创新设计：

语义提示扩散 Transformer（Semantics-Prompted Diffusion Transformers, SP-DiT）：将视觉基础模型（Vision Foundation Models）提取的语义表征融入 DiT 架构，用于引导扩散过程，从而在提升细粒度视觉细节的同时保持全局语义一致性；

级联式 DiT 设计（Cascade DiT Design）：通过逐步增加 token 数量的方式，进一步提高生成的效率与精度。

在五个主流基准测试中，Pixel-Perfect Depth 在所有已发表的生成式模型中取得了最优性能，并在**边缘感知点云评估（edge-aware point cloud evaluation）**上显著超越其他方法。