Surflo 入选 NeurIPS Oral:3 到 60 张照片重建一张连贯 3D 表面
RexDouglass · x · 2026-09-25
Antoine Guédon 等人(École Polytechnique、京都大学、Kyutai、UC Berkeley)发布 Surflo,入选 NeurIPS 2026 Oral。
- 核心思路:把任意数量的无位姿输入视图(3 到 60 张)编码进一个固定大小的全局隐状态(K=128 tokens,VGGT backbone + Perceiver 压缩),而不是现代前馈 3D 模型(VGGT、DUSt3R、DepthAnything-3)那样逐视图输出 pointmap——后者表示随视图数线性增长,带来噪声和冗余。
- 解码:每个表面点用独立 flow-matching ODE 以该全局 latent 为条件解码,一次编码即可采样任意数量的点(最高 10^6 量级)和任意分辨率;点间通过共享渲染损失(转成 3D Gaussians 做 Gaussian Splatting)的 guidance 机制耦合,保证表面连贯。
- 成绩:在 8 个 benchmark(2–32 视图)上取得 SOTA,并发布约 1.05 万 DL3DV 真实场景的全新表面数据集。
代码、数据、arXiv 均已开放。
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