3 月 17 日消息，科技媒體 9to5Mac 昨日（3 月 16 日）發(fā)布博文，報道稱蘋果 AI 研究團隊發(fā)布研究報告，攻克了 3D 重建領(lǐng)域的一項核心難題：僅通過單張平面圖像，就能重建出完整的 3D 對象。

該專利描述名為 LiTo（表面光場標(biāo)記化）的最新模型，打破了傳統(tǒng)方法需要多角度圖像輸入的限制，在重建 3D 對象之后，用戶切換不同觀察視角后，該模型生成的反光、高光等光影效果依然能保持高度的物理真實與一致性。

這項突破的核心在于對創(chuàng)新應(yīng)用“潛在空間”（Latent Space）。在機器學(xué)習(xí)中，潛在空間能將復(fù)雜信息壓縮成多維數(shù)學(xué)向量，從而大幅降低計算成本。

LiTo 模型首創(chuàng)了一種統(tǒng)一的 3D 潛在表示法，將隨機采樣的表面光場數(shù)據(jù)編碼為緊湊的向量集。這意味著模型無需死記硬背每一個視覺細(xì)節(jié)，而是通過數(shù)學(xué)描述，同時掌握了對象的物理形狀以及光線與其表面交互的底層規(guī)律。

在具體運行機制上，LiTo 編碼器負(fù)責(zé)“壓縮信息”，將輸入圖像中的幾何結(jié)構(gòu)和視角相關(guān)的外觀特征，轉(zhuǎn)化為潛在空間中的精簡代碼。

隨后，解碼器執(zhí)行“逆向解壓”，利用這些底層代碼完整還原出 3D 對象。這種雙向機制讓模型能夠精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)復(fù)雜光照條件下的鏡面高光和菲涅爾反射等高級光影效果。

為打造該模型，蘋果研究人員使用了數(shù)千個在 150 個不同視角和 3 種光照條件下渲染的 3D 對象進行高強度訓(xùn)練。系統(tǒng)通過不斷抽取小部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本，訓(xùn)練解碼器在不同光照和視角下還原完整對象。

最終，模型具備了僅憑單張圖片就能預(yù)測其三維潛在表示的能力。在蘋果公布的官方對比測試中，LiTo 在多視角光影還原度上顯著超越了現(xiàn)有的 TRELLIS 模型。