近日，蘋果機器學習團隊聯(lián)合南京大學與香港科技大學，發(fā)布了一項具有突破性的 AI 成果 ——Matrix3D 3D AI 模型，該模型專注于從少量 2D 照片中重建真實世界的物體和場景，極大地簡化了 3D 重建流程。

傳統(tǒng)攝影測量技術在構建 3D 模型或地圖時，依賴姿態(tài)估計、深度預測等多個獨立模型分步處理，過程繁瑣且易出錯。Matrix3D 則另辟蹊徑，通過統(tǒng)一架構，一次性整合圖像、相機參數(shù)（如角度、焦距）以及深度數(shù)據(jù)等元素，減少中間環(huán)節(jié)，使重建過程更加流暢、可靠，有效降低了人為錯誤風險，提升整體性能。

在訓練策略上，Matrix3D 采用掩碼學習方法，類似于早期 Transformer 基礎 AI 系統(tǒng)以及 ChatGPT 早期版本的訓練理念。訓練時隨機隱藏部分輸入數(shù)據(jù)，促使模型學會 “填充空白”，增強了模型適應性，即便面對較小或不完整的數(shù)據(jù)集，也能有效學習關鍵特征。
經過測試，Matrix3D 展現(xiàn)出強大性能。用戶僅需提供三張輸入圖像，模型便能生成包括物體和整體環(huán)境在內的詳細 3D 重建，為沉浸式技術的實際應用帶來了新的可能。無論是在影視制作、游戲開發(fā)，還是建筑設計、文物數(shù)字化等領域，Matrix3D 都有望憑借其便捷高效的 3D 重建能力，發(fā)揮重要作用，進一步推動 AI 技術在多行業(yè)的深度應用與創(chuàng)新發(fā)展

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