谢赛宁盛赞字节Seed新研究！单Transformer搞定任意视图3D重建

闻乐
2025-11-18
13:08:07

来源：量子位

闻乐 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

单Transformer搞定任意视图3D重建！

这是字节Seed康炳易团队带来的最新研究成果Depth Anything 3（下称DA3），获谢赛宁盛赞。

架构足够简单，核心能力却不差。能从一张图、一组多视角照片甚至一段随手拍的视频里，精准算出物体深度、还原相机位置，不仅能拼出完整3D场景，还能脑补出没拍过的新视角图像。

而且，它在团队全新打造的视觉几何基准上横扫所有任务，相机定位精度平均提升35.7%，几何重建准确率涨了23.6%，单目深度估计还超越了自家前代DA2。

以前的3D视觉模型，想做单图深度估计？得单独训练一个模型；想搞多视角3D重建？又要换一套架构。

就连算个相机位置都得搭专属模块，不仅开发成本高，还没法充分利用大规模预训练模型的优势，数据依赖也很严重。

还有就是这些模型往往“术业有专攻”，那DA3的单一极简操作究竟是怎样的呢？

极简设计也能打

核心秘诀就两点：一是只用一个普通的视觉Transformer当基础；二是预测目标只抓深度和光线两个核心。

从架构图上可以看出来，DA3的任务流程可分为四大环节。

首先是输入处理，多视角图像会被送入Image Patch Embed模块转化为特征块，同时若有相机参数则通过编码器，没有则用可学习的相机token替代，最终图像特征与相机信息特征拼接融合。

中间的Single Transformer （Vanilla DINO）是模型的核心大脑。它是基于预训练的DINO视觉Transformer，通过Within-view self attn单视角自注意力、Cross-view self attn跨视角自注意力两种注意力机制，让模型能在单图、多图、视频等不同输入形式下，自动打通视角间的信息关联。

之后，Transformer输出的特征被送入Dual DPRT Head两个任务头，一方面输出深度图，另一方面输出光线参数，同时完成深度和光线两个核心预测。

此外，还会从特征中提取相机姿态信息，确保相机轨迹精准。

在训练环节上，DA3采用了师生蒸馏策略。用一个性能更优的教师模型从海量数据中提炼高质量伪标签，再用这套标准答案引导学生模型（即DA3）学习。

这种方式既能充分利用多样化数据，又能降低对高精度标注数据的依赖，让模型在训练阶段就能覆盖更多场景。

字节团队还专门搭了个全新的视觉几何基准，整合了5个覆盖室内、室外、物体级的数据集，从相机定位、3D重建到新视角生成，全方位考验模型实力。

评测结果就是DA3全程能打。给一段视频，它能精准估计每帧的相机内参与外参，还原每帧相机的运动轨迹；

将其输出的深度图与相机位置结合，能生成密度更高、噪声更低的3D点云，比传统方法的点云质量提升明显；

甚至给几张同一场景的散图，它也能通过视角补全，生成未拍摄角度的图像，这在虚拟漫游、数字孪生等场景中潜力不小。

团队介绍

Depth Anything 3项目的带队人是字节跳动95后研究科学家康炳易。他的研究兴趣为计算机视觉、多模态模型，致力于开发能从各种观察中获取知识并与物理世界交互的智能体。

2016年，他在浙大完成本科学业，后在加州伯克利和新国立（师从冯佳时）攻读人工智能专业硕博。

读博期间，他曾在Facebook AI Research实习，与谢赛宁、马库斯等人有过合作。

康炳易领导开发Depth Anything系列，之前还被收入苹果CoreML库中。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.10647

参考链接：
[1]https://x.com/bingyikang/status/1989358267668336841
[2]https://x.com/sainingxie/status/1989423686882136498

— 完 —

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