Wid3R：通过相机模型条件化的宽视野 3D 重建
计算机视觉与模式识别
2026-03-30 v2
摘要
我们提出了 Wid3R，一个支持宽视野相机模型的多视角视觉几何重建前馈神经网络。与现有方法假设输入为校正或针孔镜头不同，Wid3R 直接建模宽角图像，无需显式校准或去畸变。我们的方法利用射线表示结合球面谐波，并引入新颖的相机模型 token 以实现畸变感知的重建。据我们所知，Wid3R 是首个支持 360 图像的多帧前馈 3D 重建方法。此外，我们展示了对多样化相机类型的条件化可提升对 360 场景的泛化能力，并缓解数据稀疏问题。Wid3R 在性能上实现了显著提升，在 Zip-NeRF (鱼眼) 上的 AUC@30 提升最高可达 +33.67，在 Stanford2D3D (360) 上的提升最高可达 +77.33。
引用
@article{arxiv.2602.05321,
title = {Wid3R: Wide Field-of-View 3D Reconstruction via Camera Model Conditioning},
author = {Dongki Jung and Jaehoon Choi and Adil Qureshi and Somi Jeong and Dinesh Manocha and Suyong Yeon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.05321},
year = {2026}
}