近日，开云网页版登录官网举办“智能·软件·未来”论坛第36期，邀请北京大学王选计算机研究所助理教授陈文拯作题为“前馈神经驱动的高保真三维重建”的学术报告。

报告围绕三维重建领域核心难题展开。像素作为成像观测信号，在稀疏多视图重建任务中存在表征适配短板，二维视觉输入与三维网格目标之间的结构错位，给前馈回归带来学习瓶颈。报告重点介绍两项前沿工作：MeRM大型网格重建模型，借助多视图Transformer完成几何预训练，提取跨视图一致的神经几何Token，实现从少量RGB视图前馈重建高质量网格；NSL神经结构光方法，将结构光解算提升至神经特征域，融合单目深度先验，单次曝光即可恢复稠密鲁棒的高保真深度，并在robobrain平台验证高精度深度对具身任务的增益效果。报告提出，将几何线索聚合到对齐任务的神经表征，再开展匹配与表面解码，是打通二维观测与三维世界表征鸿沟的有效路径。

陈文拯，北京大学王选计算机研究所助理教授、研究员，CVPR、NeurIPS、SIGGRAPH等顶级会议程序委员及领域主席，曾任英伟达空间智能实验室研究科学家。主要研究领域为三维视觉与计算摄影，在顶级学术期刊会议发表论文40余篇，研究成果被NVIDIA Omniverse、Snapchat、高德地图等工业界平台广泛应用。

（文/图：罗昕 责任编辑：葛春鹏）