2张图2秒钟3D重建！这款AI工具火爆GitHub，火得一塌糊涂，才上线没多久就登上GitHub热榜第二。有网友实测，拍两张照片，真的就重建出了他家的厨房，整个过程耗时不到2秒钟！来源信息量子位。

对于多视图立体重建（MVS）任务来说，第一步就是估计相机参数，包括内外参。

这个操作很枯燥也很麻烦，但对于后续在三维空间中进行三角测量的像素不可或缺，而这又是几乎所有性能比较好的MVS算法都离不开的一环。

在本文研究中，作者团队引入的DUSt3R则完全采用了截然不同的方法。

它不需要任何相机校准或视点姿势的先验信息，就可完成任意图像的密集或无约束3D重建。

在此，团队将成对重建问题表述为点图回归，统一单目和双目重建情况。

在提供超过两张输入图像的情况下，通过一种简单而有效的全局对准策略，将所有成对的点图表示为一个共同的参考框架。

如下图所示，给定一组具有未知相机姿态和内在特征的照片，DUSt3R输出对应的一组点图，从中我们就可以直接恢复各种通常难以同时估计的几何量，如相机参数、像素对应关系、深度图，以及完全一致的3D重建效果。

3D是three-dimensional的缩写，就是三维图形。在平面里显示三维图形，不像现实世界里，真实的三维空间，有真实的距离空间。计算机里只是看起来很像真实世界，因此在计算机显示的3d图形，就是让人眼看上就像真的一样。人眼有一个特性就是近大远小，就会形成立体感。计算机屏幕是平面二维的，我们之所以能欣赏到真如实物般的三维图像，是因为显示在计算机屏幕上时色彩灰度的不同而使人眼产生视觉上的错觉，而将二维的计算机屏幕感知为三维图像。基于色彩学的有关知识，三维物体边缘的凸出部分一般显高亮度色，而凹下去的部分由于受光线的遮挡而显暗色。这一认识被广泛应用于网页或其他应用中对按钮、3d线条的绘制。比如要绘制的3d文字，即在原始位置显示高亮度颜色，而在左下或右上等位置用低亮度颜色勾勒出其轮廓，这样在视觉上便会产生3d文字的效果。具体实现时，可用完全一样的字体在不同的位置分别绘制两个不同颜色的2d文字，只要使两个文字的坐标合适，就完全可以在视觉上产生出不同效果的3d文字。