Google DeepMind 今日攻克计算机视觉领域的终极难题,推出全新 D4RT 模型。该技术成功将三维空间与时间维度融合,实现对动态世界的像素级精准追踪与重建,让机器视觉从“拼图”进化为“整体感知”。
从拼图模式到四维整体建模
长期以来,机器视觉受困于如何理解动态世界。DeepMind 发布的 D4RT(Dynamic4D Reconstruction and Tracking)打破了这一僵局,它不再依赖多个独立模型分别处理深度、动作和视角的传统“打补丁”方式,而是通过统一架构实现了维度的跨越。
D4RT 采用优雅的“查询式”架构,将复杂的视觉任务简化为一个核心逻辑 询问视频中的任意像素在特定时间、特定视角下的三维坐标。这种从底层逻辑上的重构,让 AI 不再是处理一个个切片,而是建立起了一个包含时间维度的完整四维世界模型。

算力效率的指数级跃升
“指哪打哪”的查询机制带来了惊人的效率提升。在性能基准测试中,D4RT 的运行速度相比现有技术标杆提升了 18 至 300 倍。
以往顶级算力需要十分钟才能解析的一分钟视频,现在仅需 5 秒即可完成处理。这意味着 AI 首次具备了在现实场景中实时构建四维地图的能力,为自动驾驶、机器人导航等对时延极其敏感的领域扫清了关键障碍。
超越视觉的全时空感知
D4RT 的突破不仅在于快,更在于深。它展现出了令人惊叹的“脑补”能力
- 全时空追踪 即便物体被遮挡或移出画面,模型依然能预测其在三维时空中的轨迹。
- 瞬时重建 无需反复迭代,直接生成场景的精准 3D 结构。
- 自适应捕捉 自动对齐不同视角,精准还原相机的运动路径。
这标志着 AI 正从单纯的“看客”进化为能够理解物理常识的观察者,为通往通用人工智能(AGI)铺平了视觉感知的基石。

相关推荐

2025 AI 技术峰会

AI 实战课程
热门工具
AI 助手
智能对话,提升效率
智能图像处理
一键美化,智能修图
AI 翻译
多语言实时翻译






评论 (0)
暂无评论,快来发表第一条评论吧!