苹果发布LiTo：可从单张图片还原完整3D对象，光影效果随视角自洽

据 1M AI News 监测，苹果 AI 研究团队在 ICLR 2026 发表论文，提出 3D 生成方法 LiTo（表面光场标记化），可从单张图片生成完整 3D 对象，在切换视角时保持镜面高光、菲涅耳反射等光影效果的一致性。

此前大多数 3D 重建方法只能处理几何形状或漫反射外观之一，难以还原随视角变化的光影细节。LiTo 将物体几何与视角相关外观统一编码进同一套 3D 潜在空间，再通过潜在流匹配模型在单张图片条件下生成结果。训练数据为数千个 3D 对象，每个对象从 150 个视角、3 种光照条件渲染而成，解码器通过随机抽取子样本学习完整几何与外观重建。实验显示，LiTo 在视觉质量和对输入图片的还原度上均优于现有方法 TRELLIS。论文由 Jen-Hao Rick Chang、Xiaoming Zhao（并列一作）、Dorian Chan、Oncel Tuzel 撰写，已在 arXiv 公开。