几何的「反攻」！港科大谭平：从局部先验到全局一致，3D 几何如何增强视觉大模型 | ECCV 2026
与此同时，在 3D 视觉和场景生成中，一个长期问题是如何把局部生成结果组织成全局一致的 3D 世界。 现有视觉大模型在某些场景中仍可能出现跨视角结构不一致、物体数量或布局不合理等现象。
例如，当提示词中出现“卧室”时，模型有时会生成多张床；当虚拟相机在生成场景中进行较长距离漫游时，也可能出现建筑结构逐渐扭曲等问题。这些现象说明， 模型从数据中学到的局部先验非常强，但对全局 3D 结构的约束仍然不足。 引入显式的 3D 几何，可以为这些局部预测提供跨视角的结构约束，帮助构建更一致的全局结果。
在今年的欧洲计算机视觉国际会议（ECCV）上，香港科技大学教授谭平围绕这一问题介绍了团队近期在 3D 重建与 3D 场景生成方面的工作： 学习方法提供强大的局部先验，3D 几何则用于组织和约束这些预测，从而提升大规模场景中的全局一致性与可扩展性。
谭平师从国际 3D 视觉泰斗权龙教授，长期从事 3D 视觉研究。本次演讲延续了这一方向，重点讨论如何把学习方法的表达能力与多视图几何、全局优化等经典 3D 方法结合起来。
在演讲中，谭平教授将 3D 重建与 3D 场景生成放在同一框架下讨论：无论是从图像重建 3D 世界，还是生成可漫游的 3D 场景，学习模型已经能够提供非常强的局部先验；而要把这些局部结果组织成全局一致的 3D 表示，几何结构与全局优化仍然具有重要作用。
在重建任务中，前馈网络高效且鲁棒，但在大规模输入和高精度位姿估计上仍有计算与一致性问题；团队借鉴视觉 SLAM/SfM 的关键帧思想，并结合集束调整（Bundle Adjustment）进行全局优化。在生成任务中，则通过显式 3D 布局或 3D 代理（Proxy）提供结构约束，再利用生成模型补充外观与细节，从而改善大场景漫游时的空间一致性。
这场演讲想强调的并不是学习方法与几何方法的二选一，而是二者的互补性： 学习模型擅长从大规模数据中获得强大的局部先验，3D 几何则为跨视角、长距离场景提供全局结构约束。 对于空间计算、世界模型和具身智能，这种“学习先验 + 几何约束”的结合值得进一步探索。
今天我将分享我们近期在 3D 视觉和 3D 场景生成方面的工作。近年来，以 VGGSfM（或 DUSt3R 类前馈网络）为代表的基于大型 Transformer 的方法取得了很大进展。这类方法的基本思路非常直观：接收一组输入图像，提取特征，然后通过大型 Transformer 直接估计相机位姿、深度图和点云，并获得很强的局部 3D 重建效果。
大规模 SfM 方法：用“神经场景表示”
缓解 Transformer 的显存瓶颈
这一轻量化设计显著降低了全局建模时的显存开销，使方法能够扩展到更大规模的输入图像。
我们的方法能够处理更大规模的图像，并生成稠密、合理的 3D 点云与相机轨迹；与基线相比，因位姿不准导致的“重影”等伪影明显减少。在 Tanks and Temples 等复杂数据集的测试中，大约 70% 的情况下，相对旋转和相对平移误差都能控制在 5 度以内。
我还想分享一个关于“评估标准”的发现。过去，很多工作会把传统标杆算法 COLMAP 算出的相机位姿作为参考真值。但我们的研究也发现，COLMAP 本身存在估计误差，因此将其直接视为绝对真值也有一定局限。
为此，我们提取 90% 的输入图像，用我们的方法估计位姿并训练一个 NeRF 模型；最后在预留的 10% 未见视角上计算渲染图像的 PSNR（峰值信噪比）。结果显示，我们的方法在渲染质量和 PSNR 指标上优于以 COLMAP 位姿训练得到的结果。
至此，我们实现了前馈 3D 重建的规模化扩展。但在更大场景中，单纯依靠前馈预测仍可能出现误差累积和尺度不一致的问题。
于是我们提出第二个问题： 能否将神经网络前馈方法的鲁棒性和效率，与传统全局 SfM 优化的几何精度结合起来，使系统同时兼顾可扩展性与全局一致性？
给定输入图像，首先提取滑动窗口。在每个滑动窗口内，应用前馈神经网络（例如类似CroCo/RoMa匹配网络）计算图像对之间的相对运动和点云等信息；
接着，采用新方法在窗口内选择关键帧，并计算该关键帧与窗口内所有其他帧的匹配与对齐，从而获取一致的特征轨迹（feature track）；
构建位姿图，依次进行旋转平均和平移平均，最后执行集束调整，生成最终的3D结果。
在相机位姿精度方面，ETH3D 数据集上 1 度阈值下的结果表明，本方法取得了很高的旋转精度，在多个场景测试中该指标可达到 100%。
首先是受 Text2Room 启发的两项研究。Text2Room 能根据文本生成 3D 房间，其思路是利用图像扩散模型逐步生成不同视角，最终拼接成全景图。不过，由于生成过程主要在局部视角上调用扩散模型，缺少显式的全局 3D 场景布局（scene layouts）约束，因此有时会出现家具数量或空间布局不合理的问题。
在布局生成环节，模型使用向量编码物体的坐标、尺寸和方向，并拼接为统一代码序列。基于该代码空间和真实结构化数据训练扩散模型，同时引入视觉先验以学习房间陈设的常见规律（如卧室通常包含床等家具）。此外，为改善外观渲染时全景图左右边界的衔接，我们在扩散过程中引入随机循环平移（random circular shift），显式增强循环一致性。对比测试表明，没有显式布局约束时可能出现一间卧室生成多张床等不合理结果，而布局引导有助于生成更合理的家具配置。
我们的第三项工作 SpatialCraft 进一步面向上述局限，采用两阶段策略。
第一阶段从单图生成 3D 代理（3D proxy）。通过在大量 3D 场景上训练的扩散模型，从单图推断出粗略的 3D 空间基底；在此基础上设置相机轨迹并渲染基础的 3D 漫游视频。第二阶段再引入视频扩散模型（video diffusion model），对基础视频进行 refinement，进一步提升纹理细节和视觉质量。
在第一阶段的技术细节中，核心是保持“像素对齐（pixel alignment）”以保留原始输入图像的特征。具体做法是将输入图像提升为深度图并转换为 3D 体素（voxels），利用网络补全场景中的不可见区域。这样可以让生成过程在可见区域与输入图像保持对齐，并为后续视角生成提供较稳定的 3D 结构；随后这些体素会被进一步处理为场景的 3D 高斯表示。
第二阶段则更侧重于“视频优化（video refinement）”。3D 代理已经提供了基础场景结构，可以对跨视角的空间关系形成约束；在此基础上，视频扩散模型重点优化画面的纹理细节和视觉质量。
实验结果表明，该方法不仅适用于室内场景，也能扩展到室外自然场景。即使相机进行较大范围移动，生成的漫游视频仍能较好保持空间一致性；在长视频生成测试中，相比现有基线，远离初始视角后仍能保持更稳定的场景结构。
总结而言，本次分享聚焦 3D 重建与 3D 场景生成两大方向。在 3D 重建中，深度学习前馈方法提供了强大的运动和结构先验，而多视图几何优化（如集束调整 BA）可以进一步提升全局精度与一致性。在 3D 场景生成中，现有大模型具备很强的局部生成能力，显式 3D 几何约束则有助于减少不合理结果，并支持更稳定的多视角与长距离生成。
因此，我更愿意 把 3D 几何理解为连接“重建”与“生成”的脚手架（scaffold）：基于学习的大模型为我们提供强大的局部先验，而经典几何帮助把这些局部信息组织成全局一致的 3D 结构。
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