智東西
編譯 王欣逸
編輯 程茜

智東西12月19日消息，12月11日，蘋果發(fā)表論文介紹了3D生成模型SHARP，宣稱在標準GPU上，該模型能夠以不到1秒的時間將單張圖像重建為逼真的3D場景。目前，該模型已開源。

用戶僅需輸入一張普通照片，該模型即可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次性預測出整個場景的3D高斯表示參數(shù)，整個生成過程在標準GPU上完成僅需不足一秒，隨后還能實時渲染出高分辨率、照片級真實感的相鄰視角圖像。此外，SHARP生成的3D場景具有絕對尺度的度量特性，能夠支持精確的相機位移操作。

定量評估顯示，SHARP在不同數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出強大的零樣本泛化能力，在多個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了新的技術(shù)突破，與現(xiàn)有最佳模型相比，LPIPS指標（感知相似性）降低了25-34%，DISTS指標（結(jié)構(gòu)相似性）降低了21-43%，還將合成時間縮短了三個數(shù)量級，并支持以每秒100幀高分辨率渲染鄰近視圖的3D表征。

不少開發(fā)者對該模型進行了體驗。其中，有網(wǎng)友將其置于Vision Pro內(nèi)使用，僅需單張圖片就實現(xiàn)了身臨其境的效果，生成畫面的精細度也比較高。

還有網(wǎng)友上傳了一張油畫，該模型最終生成了一個位置關(guān)系準確、畫面完整的3D場景。

其他網(wǎng)友評價稱，該模型無法生成場景中不可見的部分，不過它的最大優(yōu)勢在于生成速度，“MacBook Pro 只需幾秒鐘（就能完成生成）……”。

該模型的詳細信息已發(fā)布在arXiv上，題為《SHARP：不到一秒的單圖像視角合成（Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second）》。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2512.10685

開源地址：

GitHub：https://github.com/apple/ml-sharp

Hugging Face：https://huggingface.co/apple/Sharp

一、保真度提高約20%-40%，合成時間縮短三個數(shù)量級

研究人員用多個數(shù)據(jù)集對SHARP模型進行評估，主要關(guān)注模型的兩個指標：LPIPS和DISTS，以考察模型的合成圖像與真實圖像之間的結(jié)構(gòu)相似性，符合人主觀感受的程度。這兩個數(shù)據(jù)越小，性能越優(yōu)。

在基線模型上，研究人員選取了一些現(xiàn)有的前沿模型，分別為：基于3D高斯分布的Flash 3D模型；使用多平面圖像的TMPI模型；基于圖像回歸的LVSM模型；采用擴散模型的穩(wěn)定虛擬相機（SVC）、ViewCrafter和Gen3C。

定量評估顯示，SHARP在所有數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)均為最佳，打敗所有模型。相較現(xiàn)有最佳模型，SHARP的LPIPS指標降低了25-34%，DISTS指標降低了21-43%。

研究人員對該模型的單圖像合成任務(wù)性能進行了評估，結(jié)果顯示，在單個GPU上，SHARP在保持高圖像保真度的同時，合成時間也位列第一梯隊。相較于同等質(zhì)量的模型，SHARP模型的合成時間縮短了三個數(shù)量級，這體現(xiàn)了其在效率和效果上的優(yōu)勢。

在不到1秒的時間里，該模型不僅能生成3D內(nèi)容，還能以每秒100幀以上的速度渲染高分辨率的局部視圖。從結(jié)果來看，SHARP細節(jié)處理清晰，結(jié)構(gòu)精細，第一張圖的主體和背景分離處理得很干凈，第二張圖顏色和形狀穩(wěn)定性比較出色，第三張圖動物的毛發(fā)根根分明。

二、能實時渲染、預測高分辨3D表征，無法生成不可見部分

視角合成研究經(jīng)歷了從早期基于多圖像幾何建模的經(jīng)典方法，到深度學習時代以神經(jīng)輻射場為代表的隱式表示突破，再到近年來顯式高效渲染技術(shù)（如3D高斯?jié)姙R）的發(fā)展歷程。

此前，大多數(shù)高斯?jié)姙R方法需要從不同視角拍攝同一場景的數(shù)十甚至數(shù)百張圖像，SHARP模型則專注于單張圖片的3D場景生成，它僅通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一次前向傳播，就能從單張照片預測出完整的3D高斯場景表征。

SHARP模型的訓練過程包括合成數(shù)據(jù)訓練和自監(jiān)督微調(diào)兩個階段：在第一階段，研究人員使用具有完美圖像和深度真實標簽的合成數(shù)據(jù)對模型進行訓練，學習3D重建的基本原理。在第二階段，研究人員讓該模型在沒有視差合成真實標簽的真實圖像上進行自監(jiān)督微調(diào)，通過生成偽真實標簽來適應(yīng)真實圖像，提高模型在真實世界圖像上的性能。

研究團隊對SHARP模型做出了三點創(chuàng)新：第一點是一種可進行端到端訓練的架構(gòu)，這一架構(gòu)可預測高分辨率3D表征；第二是推出了魯棒高效的損失函數(shù)配置，研究人員精心選取了一系列損失函數(shù)，在保障訓練穩(wěn)定性、抑制常見視覺偽影的同時，將視角合成質(zhì)量作為優(yōu)化重點；第三是引入一個簡潔的深度對齊模塊，這一模塊能夠有效解決訓練過程中的深度歧義問題。

SHARP模型包含四個可學習模塊：一個用于特征提取的預訓練編碼器、一個生成兩個獨立深度層的深度解碼器、一個深度調(diào)整模塊以及一個優(yōu)化所有高斯屬性的高斯解碼器?？晌⒎指咚钩跏蓟骱徒M合器為最終的3D表示組裝高斯元素，預測出的高斯被渲染至輸入視圖和新穎視圖，以進行損失計算。

在優(yōu)化和評估過程中，SHARP模型使用了多種損失函數(shù)來優(yōu)化合成視圖的質(zhì)量，包括渲染損失、深度損失和正則化損失等。通過這些損失函數(shù)的組合，模型能夠生成高質(zhì)量的3D表示，并支持實時渲染。

基于以上技術(shù)，SHARP模型實現(xiàn)了無需依賴多張圖像或耗時的逐場景優(yōu)化過程，即可重建出可信的3D場景。不過該方法存在一定的權(quán)衡：SHARP能精確渲染鄰近視角，但無法合成場景中完全不可見的部分。這意味著用戶不能過度偏離原照片的拍攝機位。

結(jié)語：3D場景生成門檻再降

SHARP模型在單圖像視點合成領(lǐng)域取得了顯著進展，該模型在單次前向傳播的同時，完成了從2D圖片理解、3D幾何重建到細節(jié)優(yōu)化的全過程，最終輸出一個能實時渲染的3D場景模型。

在應(yīng)用上，通過實時渲染高保真的3D場景，SHARP模型或?qū)閂R/AR應(yīng)用提供更加沉浸式的體驗，為游戲、電影、建筑等行業(yè)提供更多可能性。研究團隊稱，他們還將拓展現(xiàn)有方法論，通過結(jié)合擴散模型等方法，支持更遠距離視點的合成。