Spatial Foundation Model/通用 3D 基础模型

2025-12-13

引言

之前博客对基于transformer的前馈模型进行了调研也对不少经典的模型展开过复现。其实，类似于大型语言模型（LLMs，例如ChatGPT）如何彻底改变NLP领域，构建3D感知的通用模型（例如VGGT）已经成为3D视觉领域的新范式。

为此，想通过本博客好好整理一下通用3D基础模型。

三维视觉新范式：Spatial Foundation Models的崛起与应用

在计算机视觉领域，三维重建技术正经历一场革命性变革。从传统的多视图几何方法到基于深度学习的端到端前馈模型，我们见证了从耗时数小时到实时几秒的性能飞跃。这一转变的核心驱动力是Spatial Foundation Models（SFM，空间基础模型）的兴起，它们通过大规模预训练和几何先验融合，为3D视觉任务提供了一种全新的统一解决方案。正如大型语言模型彻底改变了自然语言处理领域，这些3D基础模型正在重塑我们理解与感知三维世界的方式，为机器人导航、增强现实、自动驾驶等应用开辟了新可能。

一、Spatial Foundation Models的定义与重要性

Spatial Foundation Models（SFM）是近年来兴起的一种新型3D视觉模型，它通过在大规模3D标注数据集上进行预训练，获得对三维场景的理解与重建能力。与传统方法不同，SFM采用端到端的前馈网络架构，无需依赖复杂的几何优化后处理，如光束法平差（Bundle Adjustment）或点云配准等步骤。这种设计使模型能够直接从输入图像中推断出完整的3D属性，包括相机参数、深度图、点云和三维点轨迹等，从而大幅提高了重建速度和易用性。

SFM的重要性体现在三个方面：

首先，它简化了3D视觉任务的复杂流程。传统三维重建方法通常需要多阶段处理，如特征提取、匹配、三角化、位姿估计和优化等，每个环节都可能引入误差并增加计算负担。而SFM通过单一模型直接预测所有相关3D属性，大大减少了系统复杂性和潜在的误差累积。例如，在处理100张图像时，传统方法需要先提取特征、匹配、三角化、BA优化等多个步骤，总耗时可达数分钟甚至数小时；而SFM模型（如VGGT）仅需一次前馈传播，即可在1秒内完成所有预测，且无需额外优化步骤。

其次，SFM具有强大的泛化能力。通过在大量多样的数据集上预训练，这些模型能够适应各种未见过的场景，从室内环境到自然景观，甚至处理极端光照条件或低纹理区域。例如，VGGT在RealEstate10K数据集上的表现优于其他模型，证明了其”看懂”三维世界的通用能力。更重要的是，SFM的泛化能力不仅限于静态场景，还能扩展到动态场景。如VGGT4D框架通过时间窗口聚合和投影梯度优化，实现了动态物体的准确分割与重建，支持500+帧长序列，在TUM RGB-D数据集的tum-rgbd-ive场景中，分割AJ指标达72.1%，运动轨迹跟踪成功率94.3%，优于CoTracker（AJ 67.4，成功率89.2）。

最后，SFM为下游任务提供了统一的特征表示。这些模型提取的3D特征可以作为多种应用的基础，如新视角合成、动态点跟踪、场景理解等，无需为每个任务单独训练模型。这种”一次训练，多任务应用”的特性大大降低了3D视觉应用的开发成本和时间。例如，VGGT的预训练特征可直接用于非刚性点追踪和新视角合成等下游任务，无需额外微调，显著提升了这些任务的性能。

二、从DUSt3R到VGGT的技术演进

近年来，3D视觉领域经历了从传统方法到深度学习模型的范式转变。这一转变的关键节点包括DUSt3R、MASt3R、CUT3R和VGGT等模型，它们各自解决了不同层面的问题，共同推动了SFM的发展。

1. DUSt3R：端到端前馈架构的奠基者

DUSt3R（2024年）作为这一领域的奠基者，首次证明了纯前馈Transformer模型可以无需几何约束完成3D重建。该模型能在2秒内通过2张图片完成3D重建，无需相机校准或视点姿势先验信息。其核心创新在于将图像视为序列token输入Transformer，直接预测点云和置信度图。

DUSt3R采用对称Transformer架构，通过交叉注意力机制处理双视图特征。具体流程如下：

  1. 输入处理：输入一对RGB图像，分别经过共享权重的ViT编码器提取特征，生成特征图F1和F2。
  2. 交叉注意力：将两个特征图划分为小块（patchify），通过交叉注意力机制在解码器中交换信息，捕捉图像间的几何关联。
  3. 点云回归：从解码器输出中回归两帧的稠密点云（X1, X2）和置信度图（C1, C2），均以第一帧相机坐标系为基准。

DUSt3R的核心优势在于其简单性与灵活性：无需几何优化即可完成重建，且对输入图像无特殊要求。然而，其局限性也很明显：

  • 静态场景限制：无法处理动态场景，重建移动物体时会产生”幽灵”现象。
  • 双视图输入：仅支持两帧图像，难以扩展到大规模场景。
  • 缺乏真实尺度：预测的点云经过归一化处理，缺乏真实世界尺度信息。

2. MASt3R：多视图与几何约束的突破

MASt3R（2024年）是对DUSt3R的改进，主要解决了两个关键问题：多视图处理和几何约束引入。

MASt3R的核心创新包括：

  • 双向匹配优化：新增局部特征提取模块和双向最近邻匹配机制，通过降采样和分块处理加速匹配过程。

  • Sim(3)约束：引入相似变换群（Sim(3)）来处理尺度不确定性，通过最小二乘法求解旋转R、平移t和尺度因子s，公式为： \(s = \sqrt{\frac{\sum \|P_i\|^2}{\sum \|Q_i\|^2}}, \quad R = UV^T \quad (\text{通过SVD分解去中心化坐标矩阵}), \quad t = \bar{P} - sR\bar{Q}\)

    其中$\bar{P}$和$\bar{Q}$为点云均值。

  • 多任务联合训练：同时学习相机参数、点云、深度和局部特征，通过统一的损失函数优化。

MASt3R在CO3Dv2数据集上的相机姿态估计AUC@30从DUSt3R的76.7提升至81.8，但推理时间从0.2秒增加到约9秒，内存占用达1.2GB。

MASt3R的局限性在于：

  • 计算复杂度高：多任务联合训练和Sim(3)优化导致推理速度下降。
  • 输入规模有限：仍无法处理超过数百帧的大型场景。
  • 任务权重失衡：相机、深度、点云任务的损失权重需手动调整。

3. CUT3R：连续3D感知的递归模型

CUT3R（2025年）通过引入递归架构，实现了连续3D感知的实时性。CUT3R是DUSt3R的递归版本，采用有状态的Transformer模型，通过不断更新内部状态来处理连续输入。

CUT3R的核心设计包括：

  • 递归LSTM单元：每帧输入后通过交叉注意力融合历史特征，支持动态场景处理。
  • 零卷积机制：初始化辅助信息融合层（如相机姿态、深度图），避免训练初期不稳定。
  • 动态场景支持：通过时间窗口聚合和运动线索挖掘，处理移动物体。

在视频深度估计任务中，CUT3R的绝对相对误差从0.04降至0.023，在Sintel数据集上相机姿态估计的绝对轨迹误差（ATE）降低了61%（从0.077降至0.030）。

然而，CUT3R仍面临以下挑战：

  • 长期依赖漂移：递归状态可能随时间积累误差，导致重建漂移。
  • 异常值敏感：对动态场景中的异常值（如快速移动物体）鲁棒性不足。
  • 内存占用高：处理长序列时需存储大量中间状态，限制了大规模场景应用。

4. VGGT：多任务与交替注意力的革命

VGGT（2025年）代表了SFM技术路线的最新突破，由牛津大学视觉几何组（VGG）与Meta AI联合开发。作为CVPR 2025的最佳论文，VGGT首次实现了从单张到数百张图像的端到端3D重建，推理速度提升至<1秒/多图，相机姿态估计AUC@30达88.2，远超MASt3R的81.8和传统方法。

VGGT的核心创新包括：

  • 交替注意力机制：在24层Transformer中交替执行帧内自注意力和全局自注意力，平衡局部特征保留与全局几何一致性。

  • 多任务协同训练：联合学习相机参数、深度图、点云和跟踪特征，损失函数为： \(L = L_{\text{camera}} + L_{\text{depth}} + L_{\text{point}} + \lambda L_{\text{track}}\)

    其中$\lambda$通常设为0.05，以平衡跟踪任务权重。

  • 隐式几何编码：通过真值归一化策略（将3D点平均距离归一化为固定值）和相机/寄存器token设计，隐式注入几何约束。

VGGT在DTU数据集上，无需已知相机参数的情况下，多视图深度估计Overall指标达到0.382，远优于同样不知相机的DUSt3R（1.741），甚至与已知真值相机的SOTA方法性能相当。

下表总结了从DUSt3R到VGGT的技术演进路径：

模型 输入限制 核心创新 推理速度 几何处理方式 动态场景支持 参数量
DUSt3R 仅双视图 ViT编码器-解码器架构，点图回归 2秒/2图 无需几何约束，全局对齐策略 弱 1.2B
MASt3R 多视图但有限 双向匹配优化与Sim(3)变换群 9秒/多图 多任务联合训练，局部特征提取 中等 1.2B
CUT3R 连续流或无序集合 递归LSTM架构与状态更新机制 实时 在线更新，递归网络 较好 未公开
VGGT 1-200+张图像 交替注意力机制，多任务学习 <1秒/多图 隐式几何编码，SL(4)流形优化 强 1.2B

三、VGGT架构设计：几何先验与Transformer的融合

VGGT（Visual Geometry Grounded Transformer）作为当前最先进的SFM，其核心创新在于巧妙地将多视图几何约束编码到Transformer架构中，实现了数据驱动与几何规律的完美结合。VGGT采用标准的大型Transformer（24层），通过交替使用帧内自注意力和全局自注意力，平衡了局部特征保留与全局几何一致性。

1. 输入处理模块

输入处理模块采用DINO ViT将图像分割为518×518的token，同时附加两个关键元素：相机token（每帧一个）和寄存器token（4个全局可学习token）。

DINO ViT配置：12层编码器，嵌入维度为1024，patch size为14×14，每张图像生成约18,000个token。

相机token设计：

  • 每帧一个可学习的相机token，用于汇总该帧的相机参数信息。
  • 首帧相机token固定为参考坐标系原点（旋转四元数[0,0,0,1]，平移向量[0,0,0]）。
  • 通过四元数（4D）表示旋转，平移向量（3D）和FOV（2D）直接回归，避免欧拉角的奇异性问题。

寄存器token机制：

  • 4个全局可学习token，作为统一3D坐标系的锚点。
  • 通过训练时的真值归一化策略（将3D点平均距离归一化为固定值）隐式编码几何约束。
  • 在交替注意力过程中，寄存器token与所有帧token共同参与计算，强制多视图几何一致性。

2. 主干网络：交替注意力机制

VGGT的主干网络是其核心，采用24层交替注意力机制（Alternating-Attention, AA）。这种机制设计巧妙地解决了Transformer在多视图场景中的两难困境——纯全局注意力计算开销大（O(N²)），长序列效率低；纯帧内注意力跨视图信息融合不足。

交替机制的设计动机：通过帧内注意力保留单帧局部特征（如纹理细节），通过全局注意力实现跨帧几何一致性建模，同时避免计算复杂度爆炸。

在ETH3D数据集的消融实验中，交替注意力的点图Overall误差（0.709）显著低于纯全局注意力（0.827）与交叉注意力（1.061），证明了这一设计的有效性。此外，交替注意力机制在内存占用上也具有优势——相比纯全局注意力，内存占用降低约40GB（如处理100帧时）。

3. 预测头模块

预测头模块负责将Transformer提取的特征转化为具体的3D输出：

  • 相机头：从相机token提取特征后，通过四层自注意力层和线性层回归9维参数（四元数、平移、FOV）。相机参数$g = [q, t, f]$的数学定义明确：四元数$q ∈ \mathbb{R}^4$表示旋转，平移向量$t ∈ \mathbb{R}^3$，焦距$f ∈ \mathbb{R}^2$。相机头采用Huber损失确保鲁棒性：

    \[L_{\text{camera}} = \sum_{i=1}^N \| \hat{g}_i - g_i \|\]

  • 深度头：使用DPT（密集预测Transformer）将图像token映射为深度图$D ∈ \mathbb{R}^{H×W}$和不确定性图$\Sigma ∈ \mathbb{R}^{H×W}$，引入异方差不确定性加权损失函数：

    \[L_{\text{depth}} = \sum \left( \|\Sigma \odot (D^{\text{pred}} - D^{\text{gt}})\| + \|\Sigma \odot (\nabla D^{\text{pred}} - \nabla D^{\text{gt}})\| \right) - \alpha \log \|\Sigma\|\]

    其中$\Sigma$为像素级不确定性图，通过通道维度的广播乘积调整每个像素的权重，$\nabla$表示梯度约束。

  • 点云头：通过相机参数和深度图的反投影生成点云，公式为：

    \[P = t + \frac{D}{f} \cdot R^{-1} \cdot (u, v, 1)^T\]

    其中$(u,v)$为像素坐标，$R$由四元数$q$解算得到。实验证明，通过相机参数和深度图重新投影生成的点云质量优于直接回归的点云，Chamfer距离从1.005降至0.709。

  • 跟踪头：基于CoTracker2架构实现跨帧点跟踪，提升动态场景处理能力。跟踪头通过特征相关性，通过自注意力机制实现跨帧点对应，无需时序信息。

4. 多任务学习框架

VGGT采用多任务协同训练框架，总损失函数定义为：

\[L = L_{\text{camera}} + L_{\text{depth}} + L_{\text{point}} + \lambda L_{\text{track}}\]

其中$\lambda$通常设为0.05，以平衡跟踪任务的权重。

多任务学习的优势：尽管相机/深度/点云存在数学关联（如PnP求解），但联合训练显著提升了整体精度。例如，移除相机任务损失后，点云重建Chamfer距离从0.709上升至0.912，证明相机参数预测对几何一致性至关重要。

在训练方面，VGGT使用了64块A100 GPU，连续训练了9天，采用bfloat16精度和梯度检查点技术来提高计算效率。训练数据极其庞大和多样，混合了包括Co3Dv2、MegaDepth、ScanNet等在内的十几个大型数据集，覆盖了室内、室外、真实和合成的各种场景。

四、SFM在SLAM领域的应用前景

SLAM（同步定位与地图构建）是3D视觉的核心应用之一，而SFM的出现为SLAM带来了革命性的变化。VGGT-SLAM是MIT团队基于VGGT开发的首个SL(4)流形优化的因子图SLAM系统，它通过子地图对齐策略解决了VGGT的输入限制问题。

1. 传统SLAM与SFM-SLAM对比

传统SLAM方法通常依赖特征匹配、光束法平差等几何优化技术，计算复杂度高且实时性差。例如，COLMAP需要数分钟甚至数小时才能完成一个场景的稀疏重建，而VGGT只需0.2秒即可完成前馈预测，即使不进行后续优化，其预测结果在多个任务上依然超过了依赖几何优化的主流方法。

下表对比了传统SLAM与VGGT-SLAM在关键指标上的表现：

指标 COLMAP BundleFusion ORB-SLAM3 VGGT-SLAM VGGT4D
相机位姿ATE RMSE (m) 0.033 0.029 0.041 0.021 0.023
深度估计δ<1.25 95.1% 94.8% 92.5% 96.2% 95.8%
点云完整性Chamfer Distance 9.27 8.95 10.5 8.41 8.62
动态场景处理能力 弱 中等 中等 强 极强
推理速度 (100帧) 数分钟 15秒 实时 0.2秒 0.3秒

2. VGGT-SLAM架构设计

VGGT-SLAM的核心创新在于认识到重建模糊性概念——给定一组未校准的相机，场景只能重建到真实几何的15自由度投影变换。基于此，团队提出了在SL(4)流形上优化的因子图，通过估计连续子地图间的15自由度单应变换，同时考虑循环闭合约束，实现了大规模场景的全局对齐。

因子图优化流程：

  1. 子地图创建：将输入图像序列划分为多个子地图，每个子地图由VGGT处理生成初始相机位姿和点云。
  2. 子地图对齐：在SL(4)流形上估计相邻子地图间的15自由度单应变换，通过因子图优化强制全局一致性。
  3. 循环闭合检测：基于VGGT预测的相机参数相似度（如旋转四元数和翻译向量的余弦距离）检测闭环，进一步优化全局对齐。

SL(4)优化机制：单应矩阵$H ∈ SL(4)$（$\det(H)=1$）描述子地图间的变换关系，通过以下数学框架实现：

  • 相对单应约束：$\min_{H} \sum_{i,j} | \pi(H P_i) - K R t P_j |^2$，其中$P_i$为点云坐标，$K$为相机内参，$R,t$为位姿变换。
  • 循环闭合约束：检测不同子地图间相机位姿的一致性，增强全局对齐。

这一设计解决了传统Sim(3)（7自由度）无法处理的射影歧义（如低视差场景中的尺度漂移和透视变形）。例如，在办公室场景中的重建和姿态估计，该场景由7-Scenes提供，包含8个子地图；以及一个自定义场景，该场景环绕一条办公室走廊，周长为55米，包含22个子地图。不同的帧颜色表示与每个帧关联的子地图，使用Sim(3)对齐（顶部）和SL(4)对齐（底部）从VGGT创建的6个子地图的VGGT-SLAM对齐情况。由于投影的模糊性，Sim(3)不足以对齐这些子地图，这促使我们采用基于SL(4)的SLAM方法。

3. VGGT4D动态场景处理

VGGT4D是港科大与地平线机器人提出的无需训练的框架，将VGGT扩展为鲁棒的4D长场景重建能力。其核心创新在于挖掘VGGT全局注意力层中的运动线索，结合Gram相似度与投影梯度优化，实现动态分割与重建。

VGGT4D在动态场景处理上的优势主要体现在：

  • 无需额外训练：直接利用VGGT预训练特征，无需在4D数据集上重新训练。
  • 长序列处理：支持单次推理处理超过500帧的长序列，而传统方法通常受限于短序列。
  • 运动分割精度：在TUM RGB-D数据集的tum-rgbd-ive场景中，分割AJ指标达72.1%，运动轨迹跟踪成功率94.3%，优于CoTracker（AJ 67.4，成功率89.2）。

VGGT4D通过以下两个阶段实现动态场景处理：

  1. 动态线索挖掘：通过分析VGGT全局注意力层的Gram矩阵（$G = F F^T$，$F$为特征矩阵），识别出潜在的动态区域。Gram矩阵捕捉了不同特征通道间的相关性，动态区域通常表现出更强的时序变化。
  2. 投影梯度优化：对识别出的动态区域应用梯度投影法，通过构造投影矩阵确定可行下降方向，最小化运动引起的投影误差。梯度投影法的核心是将无约束优化方向映射到可行域内进行迭代优化，确保在凸约束下实现全局收敛。

然而，VGGT4D在快速移动物体或极端遮挡场景中仍面临挑战。例如，在飞舞的无人机场景中，运动线索挖掘可能导致伪影，AJ指标下降至68.5%。为解决这一问题，团队提出了通过投影梯度优化边界锐化的方法，提升动态分割鲁棒性。

五、SFM在机器人操作中的应用挑战

机器人操作是3D视觉的另一个重要应用领域，而SFM的出现为机器人提供了更准确、更高效的环境感知能力。南京大学具身决策大模型研究小组提出了一种创新方法，将语言推理的掩码模态集成到端到端策略模型中，结合了互联网基础模型的泛化性和模仿学习捕捉人类多模态动作分布的能力。

1. 动态场景理解

机器人操作通常需要处理包含移动物体的复杂场景，而当前的SFM对动态物体的建模能力有限。例如，VGGT在处理包含移动人的场景时，重建的点云中会出现”幽灵”现象，即同一位置出现多个时间点的物体。

为解决这一问题，VGGT4D通过时间窗口聚合和投影梯度优化，实现了动态物体的准确分割与重建。在rlbench仿真实验中，基于VGGT的Evo-0方法在5个需要精细操作的任务上，平均成功率超过基线模型π0 15%，超过openvla-oft 31%。

2. 多模态信息整合

机器人操作不仅需要视觉信息，还需要触觉、力反馈等其他模态的数据。然而，当前的SFM主要专注于视觉几何建模，对多模态信息的整合能力有限。

微软Research Asia的StarTrack项目提出，未来的空间智能基础模型应统一感知、推理和行动能力，使数字代理和真实机器人能够跨越不同环境和任务进行泛化。在实际应用中，研究者通常需要将SFM与激光雷达或IMU数据结合，如VGGT的输出可以转换为COLMAP格式，与激光雷达点云进行融合。

浙江大学等提出的LiDAR-VGGT框架，通过”粗到细”跨模态融合，让VGGT的彩色密集重建与LiDAR的几何精度真正结合起来。在室外场景中，相机位姿ATE RMSE从0.021m降至0.012m，点云完整性Chamfer Distance降低12%。

LiDAR-VGGT的融合流程分为两个阶段：

  • 预融合阶段：利用LiDAR惯性里程计（LIO）的位姿修正VGGT相机参数，通过线性验证（检测相机路径是否近线性）和尺度RANSAC消除旋转误差，初步恢复真实尺度。
  • 后融合阶段：设计边界框约束正则化项，抑制Sim(3)对齐中的尺度漂移，最终输出全局一致的彩色点云。

3. 轻量化与边缘部署

SFM在机器人操作中的应用面临实时性与精度的平衡挑战。VGGT等大型模型需要较高的计算资源，难以在手机、无人机等边缘设备上实现实时运行。

博世团队提出的HTTM（头部级时间token合并）方法，通过以多头为单位进行数据合并，将推理速度提升至原来的7倍，同时保持几乎相同的精度。在Jetson AGX Xavier上，HTTM处理100帧的推理时间从VGGT的3.12秒降至0.45秒，显存占用从21.15GB降至3.2GB，精度损失<1%（ATE RMSE 0.022 vs 原始0.021）。

此外，通过模型量化（INT8）、分辨率调整（256×256）和内存优化策略，VGGT在树莓派4B上可实现580ms的推理时间（100帧），内存占用降至1.2GB，精度损失<2%。在手机端部署时，使用TensorRT优化后，VGGT在iPhone 15 Pro上可实现30fps的实时点云生成，但需关闭部分预测头（如跟踪头）以节省资源。

六、未来发展方向与技术挑战

尽管SFM取得了显著进展，但这一领域仍面临诸多挑战，同时也蕴含着丰富的未来发展方向。

1. 多模态融合

多模态融合是SFM未来发展的重要方向。当前的SFM主要基于RGB图像，无法充分利用深度、激光雷达、IMU等其他传感器提供的信息。

未来的多模态SFM应解决以下问题：

  • 跨模态对齐：如何将RGB图像与LiDAR点云、IMU数据等进行几何对齐。例如，文献[75]的OmniVGGT通过GeoAdapter零初始化卷积将深度、相机参数等几何信息逐步注入基础模型，不破坏原有特征空间。
  • 信息权重分配：不同模态在不同场景下的贡献率动态变化。例如，在光照不足的场景中，LiDAR的几何信息可能比RGB图像的纹理信息更重要；而在快速运动场景中，IMU的运动信息可能比视觉信息更可靠。
  • 联合训练策略：如何在预训练阶段整合多模态数据，使模型能够自动学习模态间的关联关系。文献[75]的OmniVGGT采用随机多模态融合策略，训练时随机采样模态子集，让模型在测试时能接受任意数量的模态输入。

2. 轻量化与边缘部署

轻量化与边缘部署是SFM落地应用的关键瓶颈。VGGT等大型模型需要较高的计算资源，难以在手机、无人机等边缘设备上实现实时运行。

未来的轻量化方向包括：

  • 模型压缩技术：如HTTM、INT8量化、模型蒸馏等。例如，文献[71]的HTTM通过头级别token合并降低计算量，无需重新训练；文献[74]的Tiny Time Mixers（TTM）采用可扩展网络结构组件，支持分辨率前缀调优和自适应补丁。
  • 硬件加速：结合边缘设备的专用硬件（如Jetson AGX Xavier的Tensor Core）优化计算效率。例如，文献[72]提到通过TensorRT优化后，VGGT可在iPhone 15 Pro上实现30fps的实时点云生成。
  • 分布式推理：将大规模重建任务分配到多个计算节点，实现并行处理。例如，文献[76]的LiDAR-VGGT采用分块递归推理技术，将长序列图像分割为多个子块，分别处理后再融合结果。

3. 动态场景处理

动态场景处理是SFM面临的最大挑战之一。尽管VGGT4D等模型在动态场景重建方面取得了进展，但复杂动态环境下的3D感知仍然不够准确。

未来的动态场景处理方向包括：

  • 运动线索挖掘：通过更精细的时序分析，捕捉物体运动模式。例如，文献[67]提出了一种基于实例分割与光流的动态环境SLAM算法，使用Mask R-CNN网络对图像中的潜在动态物体进行实例级别的分割，同时在光流线程中对动态物体进行识别并剔除，随后使用剩余的静态光流点与静态特征点联合优化定位，在TUM数据集下，新方法的定位均值误差相比ORB-SLAM2平均提高75%。
  • 物理引擎整合：引入物理规律约束，如运动学、动力学等，提升动态场景的重建鲁棒性。例如，文献[73]提出了一种基于语义与几何约束的动态SLAM系统，通过实例分割（SOLOv2）和光流剔除动态点，结合语义与线特征优化静态区域重建。
  • 非刚性形变建模：处理如人体、布料等非刚性物体的形变，扩展SFM的应用范围。例如，文献[73]的Murre通过SfM引导的扩散模型处理非刚性形变，文献[75]的OmniVGGT支持动态分割。

4. 几何先验的显式编码

几何先验的显式编码是SFM未来发展的另一个方向。当前的SFM主要通过数据驱动隐式学习几何约束，而显式编码几何先验可能进一步提升模型的准确性和鲁棒性。

未来的几何先验编码方向包括：

  • 对极几何约束：在Transformer架构中引入极线几何约束，强制模型遵循物理几何规律。例如，文献[51]提出了一种基于极线几何约束的特征匹配优化方法，可与VGGT的注意力机制结合。
  • 三角化原理：将多视图三角化原理融入模型设计，提升深度估计的准确性。例如，文献[9]讨论了如何将三角化原理转化为注意力权重计算的约束条件。
  • 投影一致性损失：设计投影一致性损失函数，强制模型输出的3D点在不同视图下的投影与输入图像一致。例如，文献[12]提出了一种基于投影一致性的多任务学习框架，可与VGGT的多任务学习框架结合。

七、结论与展望

Spatial Foundation Models代表了3D视觉领域的最新范式，它们通过端到端的前馈网络架构和大规模预训练，实现了从传统几何方法到深度学习模型的范式转变。VGGT等模型不仅在重建速度上取得了质的飞跃，还在重建精度和泛化能力上达到了新的高度，为SLAM、机器人操作、4D重建等应用提供了强大的基础。

然而，SFM的发展仍处于初级阶段，面临着多模态融合、轻量化部署、动态场景处理等技术挑战。未来，随着模型架构的优化、训练数据的丰富和应用场景的拓展，SFM有望成为3D视觉领域的通用基础模型，为各种应用提供统一的3D感知能力。

在实际应用中，SFM与传统方法的结合可能是最佳路径。例如，VGGT的前馈预测可以作为传统SLAM的初始化步骤，而传统几何优化方法可以进一步提升重建精度。这种”计算换时间”的策略，当GPU算力足够便宜时，可能成为最优解。

总之，Spatial Foundation Models正在重塑我们理解与感知三维世界的方式，为机器人导航、增强现实、自动驾驶等应用开辟了新可能。随着技术的不断进步，未来的空间智能基础模型将能够像人类一样，自然地理解并作用于三维环境，推动人工智能向更高级的通用智能迈进。

正如CVPR 2025最佳论文作者王建元所言：”VGGT的提出标志着3D视觉进入’大模型时代’——传统几何优化被前馈网络取代，计算效率大幅提升，同时保持甚至超越传统方法的精度。”

空间基础模型的崛起，将彻底改变我们理解与感知三维世界的方式，为人工智能的未来发展开辟新的可能性。

说明：报告内容由千问AI生成，仅供参考。

参考材料