https://jytime.github.io/data/VGGT_CVPR25.pdf
VGGT只看一堆2D照片，就能在一秒内瞬间补出这个场景的完整3D结构。
方法对比
1.传统方法 (Optimization-based alternatives)
先收集一张张照片，然后比对照片中的同一个物体（特征点匹配），初步推测相机的位置，再根据这个推测反复计算、调整、修正，直到所有证据都能完美对上。这个过程非常严谨，但也很缓慢，需要一步一步地迭代优化。
2.VGGT (Feed-forward transformer)
不需要繁琐的推理过程。你把几百张现场照片（证据）一次性全给他，他扫一眼，凭借其强大的“直觉”和海量的经验，瞬间就告诉你：
- 每张照片是在哪里、什么角度拍的 (predicts cameras)。
- 整个场景的 3D 骨架是什么样的 (point maps)。
- 每张照片里，哪个物体离得近、哪个离得远 (depth maps)。
- 同一个物体在不同照片里的移动轨迹 (point tracks)。
这个过程是“一气呵成”的 (feed-forward)，所以速度极快，而且结果往往比普通方法辛苦半天得到的还要准。
为什么 VGGT 能做到
1. Large feed-forward transformer (它的大脑构造)
目标: 实现端到端的快速推理，避免传统方法缓慢的迭代优化过程。
- Transformer 是一种强大的 AI 模型架构，它最擅长全局性地理解信息。当它看到几百张图片时，它不是一张一张地看，而是同时处理所有图片，理解它们之间的相互关联。这就像人一样，同时看多张照片能更好地构建出空间感。
- Feed-forward (前馈) 指的是数据从输入到输出只走一个方向，中间没有循环往复的计算。这就是它速度飞快的核心原因。它不像传统方法那样需要“猜一下 -> 修正一下 -> 再猜一下”，而是一步到位，直接给出答案。
2. Minimal 3D-inductive biases (它的学习方式)
目标: 让模型具有更强的通用性和适应性，不被预设的规则束缚。
- “Inductive bias”（归纳偏见）可以理解为 AI 被预先植入的“常识”或“假设”。例如，很多传统 3D 视觉算法被预设了很多几何学规则（比如透视原理）。
- VGGT 的这种“常识”非常少 (minimal)。它更像一个“白纸”，不依赖于人类预先设定的几何规则，而是通过学习海量数据自己去领悟世界的 3D 规律。这样做的好处是它的能力上限非常高，能发现一些人类规则无法覆盖的复杂模式。但缺点是，它需要极其庞大的数据量来“喂养”。
3. Trained on a trove of 3D-annotated data (它的教科书)
目标: 弥补 Minimal 3D-inductive biases 带来的“先天知识不足”，让模型从数据中学会 3D 重建。
- 既然模型本身是张“白纸”，那就需要一本极其详尽的“教科书”来学习。这本“教科书”就是海量的、带有 3D 标注的数据 (3D-annotated data)。
- 这些数据不仅包含图片，还精确地标注了每张图片对应的相机位置、场景的 3D 点云、深度信息等。模型通过对比自己的预测和这些“标准答案”，不断学习和进化，最终掌握了从 2D 图像重建 3D 空间的能力。
总结
VGGT 的核心思想是用一个巨大、强大的 Transformer 模型，通过暴力学习海量数据的方式，来取代传统 3D 视觉中那个缓慢、分步、依赖规则的优化过程。
它代表了 AI 领域的一个趋势：当计算能力和数据量足够大时，一个端到端的、学习驱动的“大力出奇迹”模型，可以在速度和精度上同时超越精心设计的传统算法。