Feed-Forward 3D 综述：三维视觉如何“一步到位”

本文系统综述了2021-2025年间Feed-Forward 3D领域的研究进展。背景方面，传统3D视觉方法依赖逐场景优化，效率低下且泛化能力有限。研究目的旨在建立完整的Feed-Forward 3D方法谱系，涵盖NeRF-based、PointMap、3DGS、Mesh/Occupancy/SDF和3D-Free五大技术分支。结论表明这些方法在相机姿态估计、点云重建等任务上取得显著进展，但仍面临多模态数据不足、重建精度待提升等挑战，未来需发展DiT架构和构建多模态数据集。