CAST：从单张RGB图像重建高质量3D场景的新方法
CAST：从单张RGB图像重建高质量3D场景的新方法
从单张RGB图像中重建高质量的3D场景是计算机图形学领域的一个重要挑战。现有的方法往往存在重建质量不高、适用范围有限等问题。近日，上海科技大学、影眸科技和华中科技大学联合发布了一项名为CAST（Component-Aligned 3D Scene Reconstruction from a Single RGB Image）的新技术，能够从单张RGB图像中生成高精度的复杂3D场景。
CAST技术的工作流程
图像解析与关系建模：首先，从输入图像中提取对象级2D分割和相对深度信息，然后利用基于GPT的模型分析物体间的空间关系，确保重建的场景更加连贯。
遮挡感知的3D对象生成：CAST使用大规模3D生成模型独立生成每个物体的完整几何结构，并结合MAE（Masked Autoencoder）和点云条件，减少遮挡和局部信息缺失的影响，使生成的物体更精准地对齐原始图像的几何结构和纹理。
场景对齐与优化：为了保证生成的对象能够正确放置在3D场景中，CAST通过对齐生成模型计算必要的变换，使每个对象的网格能够准确地整合到场景点云中。
物理一致性修正：CAST采用物理感知校正步骤，基于精细关系图构建约束图，优化物体姿态，确保物理一致性和空间协调性。通过符号距离场（SDF）技术，CAST解决了遮挡、物体穿透、悬浮等问题，使生成的场景符合现实世界的物理交互规则。
应用前景
实验结果表明，CAST在单图像3D场景重建方面显著提升了质量，实现了更高的真实感与准确性。该方法在虚拟内容创作（如沉浸式游戏环境、电影制作）中具有广泛的应用，可实现真实场景与虚拟世界的无缝融合。此外，CAST还可用于机器人仿真，提高现实到仿真的转换效率，为机器人系统提供高精度、可扩展的仿真环境。
这项由国内研究机构和企业联合开发的技术，不仅展示了中国在人工智能和计算机图形学领域的研究实力，也为相关领域的应用提供了新的可能性。