单 Transformer 搞定任意视图 3D 重建！线上股票配资公司
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
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