【CVPR 2025 最佳论文 VGGT：视觉几何感知的一次革命】
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VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer
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Hugging face 快速演示
传统的三维视觉（如Structure-from-Motion、Multi-view Stereo）方法严重依赖几何优化（如Bundle Adjustment），不仅计算复杂、时间消耗大，还难以端到端训练。来自 Meta AI 的 VGGT（Visual Geometry Grounded Transformer）斩获 CVPR 2025 最佳论文奖。这项工作提出了一种通用、前馈式的 Transformer 架构，能同时从单张或多张图像中预测相机位姿、深度、点云等三维信息，无需 BA（Bundle Adjustment）、SfM 或外部优化。
总结这篇工作的几个要点：
- 统一视几何建模框架：无需多阶段流程或后处理，VGGT 前馈结构即可完成 dense geometry 感知。
极高推理效率：几秒内处理几百张图像，适合实时/大规模场景重建任务。
支持多任务输出：相机姿态、深度图、稠密点云、体素、mesh，甚至全景图像一致性跟踪。
Transformer 架构对计算神经科学启发：引入视觉记忆机制与 token 内几何关系建模，或可类比人类视觉系统中的空间定位机制（如海马体位置编码）。
演示与代码：
不得不说代码简洁，推理速度极快，而且交互体验很好。笔者实测在3090上能轻松运行
只需上传图片序列，即可快速生成相机轨迹与三维结构。这里给出一个十字高架桥的例子，可以看到，重建效果还是非常好的。不过其训练数据不可能覆盖所有实验范式，目前训练代码还未公布。待其公布后，笔者会第一时间尝试运行，再和大家分享。
