Meta AI研究院近日在GitHub开源了ShapeR项目，该项目代表了3D场景重建领域的一项重要进展。ShapeR的核心技术在于能够仅从一系列图像中，重建出完整的、高质量的三维场景网格。其技术路径颇具创新性：首先，系统从输入图像序列中提取多模态特征，这些特征可能融合了视觉、几何乃至语义信息；随后，这些特征被输入到一个名为“流式变换器”的神经网络架构中。该变换器能够生成针对场景中每个特定对象的形状编码，最终将这些编码合成为精确的3D网格模型。这一方法避免了传统方法对深度传感器或大量标注数据的依赖，为从普通视频或照片集自动创建数字化三维环境提供了更高效、通用的解决方案。该技术的潜在应用范围广泛，涵盖增强现实/虚拟现实内容创作、机器人环境感知、文化遗产数字化以及自动驾驶仿真场景构建等多个前沿科技领域，展示了生成式AI在三维视觉领域的强大潜力。