- NeRF与高斯泼溅的深度融合
传统多视图重建方法在精度上存在局限，而将神经辐射场（NeRF）与3D高斯泼溅技术相结合，并融合点云、深度图等多模态数据，可显著提升重建质量。该融合方案在保持高真实感的同时，大幅降低训练与推理时间，具备更强的实用性。
- 大模型驱动的自监督三维重建
借助大语言模型所蕴含的丰富先验知识，结合自监督学习方法，使模型能够从二维图像中自主推断三维结构。Segment Anything等基础模型已验证了这一技术路径的可行性，为减少对人工标注数据的依赖提供了新思路。
- 扩散模型增强的几何细节生成
相较于生成对抗网络（GAN），扩散模型在稀疏点云补全与低质量输入重建中表现出更强的细节生成能力。DreamFusion等研究已证实从文本生成三维模型的潜力，下一阶段重点在于进一步提升生成模型的几何合理性与视觉质量。
- 端侧实时重建与SLAM系统融合
随着AR/VR设备的普及，用户对实时重建的需求日益增强。将同步定位与地图构建（SLAM）系统的实时性能与深度学习重建质量相结合，可在手机等移动设备上实现低延迟、高质量的三维场景重建。
- 单图到3D的端到端生成
从单一图像直接生成三维模型具有广泛的应用需求。当前方法在质量与假设依赖性方面仍有不足。通过引入Transformer架构与显式几何先验，可增强模型对三维结构的深层理解，超越传统的图像-体素映射范式。
- 面向边缘计算的轻量化重建
为适应移动设备与物联网终端的资源限制，需推动模型蒸馏、量化与剪枝等轻量化技术的应用，使三维重建算法在有限计算资源下仍能保持可用性与效率。
- 动态场景的时序建模与4D重建
静态重建技术已趋成熟，而动态场景重建正成为新的增长点。针对人体运动、车辆行驶、流体模拟等过程，融合时序信息与物理约束，构建"3D+时间"的四维重建体系，将成为下一阶段的研究重点。