文章摘要
【关 键 词】 3D重建、视图合成、前馈模型、计算机视觉、数字孪生
高质量的3D重建技术正经历从逐场景优化到前馈模型的革命性转变。传统方法如运动恢复结构（SfM）和神经辐射场（NeRF）需要针对每个新场景进行耗时数小时至数天的优化，而新兴的前馈模型通过海量数据训练，实现了从少量2D图像直接推断3D场景的突破，速度提升达数量级。这项技术变革正在深刻影响计算机视觉、虚拟现实和数字孪生等领域。
前馈模型的核心在于采用多样化的3D表示架构。基于NeRF的改进方案通过条件化框架实现泛化能力，例如PixelNeRF利用输入图像特征动态调整输出，MVSNeRF则构建3D成本体积捕捉几何结构。3D三平面表示通过正交特征平面降低计算开销，大型重建模型LRM展示了Transformer架构在通用3D重建中的潜力。点地图（Pointmap）技术如DUSt3R突破传统相机模型限制，实现无需精确参数的3D重建。3D高斯溅射（3DGS）的前馈版本通过神经网络直接预测高斯参数，Splatter Image和GS-LRM等工作分别探索了高斯图与体积预测路径。
技术演进催生了突破性应用场景。无姿态重建使普通用户通过手机拍摄即可生成3D内容，动态场景处理能力为数字人和机器人交互提供支持。基于回归和生成的方法甚至跳过显式3D表示，SRT和Zero-1-to-3等模型直接实现新视图合成。性能评估显示，前馈模型在PSNR、SSIM等指标上接近传统方法，同时将推理时间从小时级缩短至秒级。
当前技术仍面临多模态数据融合、极端场景泛化、计算效率等挑战。未来发展方向包括融合深度与语义信息、提升模型三维空间理解能力，以及优化Transformer架构的长上下文处理效率。这场技术革命不仅重构了3D重建的底层逻辑，更开启了实时沉浸式体验的新纪元。从数字内容创作到工业仿真，从前馈模型衍生出的应用生态将持续扩展三维技术的边界。
原文和模型
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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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