快科技3月17日消息,据报道,近日,苹果AI研究团队发布LiTo(表面光场标记化)大模型,攻克3D重建领域核心难题。
实现仅凭单张平面图像即可重建完整3D对象,还能高度还原多视角下的光影效果,打破了传统3D重建需多角度图像输入的限制。
该模型的核心突破在于创新应用潜在空间并首创统一的3D潜在表示法,将表面光场数据编码为紧凑向量集,通过数学描述掌握物体物理形状与光线表面交互规律,大幅降低计算成本。

其运行采用编码器 - 解码器双向机制,编码器把输入图像的几何结构、视角相关外观特征压缩为潜在空间精简代码,解码器再逆向解压还原3D对象,可精准复现镜面高光、菲涅尔反射等高级光影效果。
苹果研究团队为训练LiTo模型,使用数千个3D对象数据集,在150个不同视角、3种光照条件下完成高强度训练。
通过抽取小部分数据样本,让解码器掌握不同光照和视角下的对象还原能力,最终模型实现单张图片预测三维潜在表示的能力。
在官方对比测试中,LiTo模型严格遵循摄像机坐标系,解决了同类模型生成物体朝向错误的问题,其多视角光影一致性指标较当前最优的TRELLIS模型提升约37%。

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