「仅需一次前向推理，即可预测相机参数、深度图、点云与 3D 轨迹 ——VGGT 如何重新定义 3D 视觉？」

3D 视觉领域正迎来新的巨变。牛津大学 VGG (Visual Geometry Group) 与 Meta AI 团队联合发布的最新研究 VGGT（Visual Geometry Grounded Transformer），提出了一种基于纯前馈 Transformer 架构的通用 3D 视觉模型，能够从单张、多张甚至上百张图像中直接推理出相机内参、外参、深度图、点云及 3D 点轨迹等核心几何信息。无需任何后处理优化，该模型已经在多个 3D 任务中性能显著超越传统优化方法与现有 SOTA 模型，推理速度可达秒级。这一研究打破了过去 3D 任务依赖繁琐几何迭代优化的传统范式，展示了 “越简单，越有效” 的强大潜力。

打破传统范式：从迭代优化到端到端推理

传统 3D 重建技术高度依赖束调整（Bundle Adjustment, BA）等几何优化方法，需反复迭代且计算成本高昂。尽管近年来机器学习被引入辅助优化，但仍难以摆脱复杂后处理的桎梏。VGGT 开创性地采用纯前馈设计：通过大规模 3D 标注数据与 Transformer 架构的结合，模型在一次前向传播中即可完成全部几何推理任务。实验表明，即便输入数百张图像，VGGT 仍能在数秒内输出高质量结果，在精度与速度上均超越传统优化方法。

研究团队指出，VGGT 的成功并非源于复杂的结构设计或领域先验，而是得益于 Transformer 架构的通用性与大规模 3D 数据训练的协同效应。模型将输入图像转化为 Tokens 后，与随机初始化的相机 Tokens 共同输入交替注意力模块（Alternating-Attention），通过全局与帧级自注意力层的交替堆叠，逐步融合多视图几何信息。最终，相机参数经专用头部解码，图像 Tokens 则通过 DPT 头部生成密集预测（如深度图与点图）。值得一提的是，VGGT 仅使用自注意力机制（self attention），未使用跨注意力（cross attention）。

同时，为保持输入图像的置换不变性（改变输入图像顺序不改变预测结果），VGGT 摒弃了帧索引 (frame index) 位置编码。相反，VGGT 仅通过帧级自注意力机制动态关联同一图像的 Tokens。这种设计不仅使得模型无需依赖预设位置信息即可区分多视图数据，更赋予模型强大的泛化能力 —— 即便训练时仅使用 2-24 帧数据，测试时亦可轻松处理超过 200 帧的输入。VGGT 收集了 17 个大型 3D 数据集一起进行训练，在 64 块 A100GPU 上共耗时 9 天。

性能与泛化性双突破

定性演示视频显示，VGGT 能轻松应对不同数量图像及复杂场景的重建。同时，研究人员提供了与过去 SOTA 的定性比较。VGGT 可精准重建梵高油画等非真实场景的几何结构，甚至能处理无重叠视图或重复纹理的极端案例。用户可通过 Hugging Face Demo 上传图像，实时体验 3D 重建效果。

在定量实验中，VGGT 无需任何后处理即在相机姿势估计，多视图深度估计、点云重建等任务中全面领先，其推理速度较传统方法提升近 50 倍。即便与同期 CVPR 2025 的 Transformer-based 重建模型相比，VGGT 性能优势明显，并与速度最快的 Fast3R 相当。有趣的是，研究团队还意外发现，利用模型预测的深度图与相机参数反投影生成的点云，其质量甚至超过直接回归的点图，这一现象揭示了模型对几何一致性内在规律的自发学习能力。

跨任务泛化的潜力 - 单目重建

尽管 VGGT 从未接受单图训练，但仍展现出强大的跨任务泛化能力。研究团队公布的单图重建定性结果显示，VGGT 在未专门训练的单目任务中表现出色。

VGGT 的代码和模型公开后，迅速有 github 社区成员跟进，在标准的单目设置下进行测试。GitHub 社区测试显示，VGGT 在 NYU V2 等数据集上的表现已逼近单目 SOTA 水平，这一「意外之喜」进一步印证了 VGGT 作为通用 3D 基础模型的潜力。

结语

视觉重建作为所有 3D 任务的核心，VGGT 的成功标志着 3D 视觉领域或许即将迎来一个全新的，基础模型的时代。正如论文作者所述，我们正在见证视觉几何从 「手工设计」到「数据驱动」的范式迁移，而这可能仅仅是个开端。「简单架构 + 数据驱动」的模式是否能如 2D 视觉和 NLP 领域般彻底重塑 3D 任务？让我们拭目以待。