在自动驾驶、机器人导航等关键领域，从单目 RGB 流中感知 3D 环境是核心技术需求。然而，现有 3D 视觉基础模型在处理千米级、无标定的户外长序列时，往往受限于内存瓶颈和累积漂移问题，难以实现精准且稳定的 3D 重建。近期，来自南开大学和南京大学的研究团队提出了 VGGT-Long 框架，通过 "分块 - 对齐 - 闭环" 的极简设计，成功将单目 3D 重建能力拓展至千米级无界户外场景，无需相机标定和深度监督，性能媲美传统标定方法。
代码链接：https://github.com/DengKaiCQ/VGGT-Long
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一、研究背景与核心挑战
1. 单目 3D 重建的重要性与应用场景
单目 3D 重建技术仅通过单摄像头采集的 RGB 图像序列，即可恢复场景的 3D 结构和相机轨迹，在自动驾驶、无人机测绘、虚拟现实等领域具有不可替代的优势。尤其在自动驾驶场景中，该技术能为车辆提供周围环境的 3D 感知信息，支撑路径规划、障碍物检测等关键决策。
2. 现有方法的局限性
当前 3D 重建方法主要分为两类，但均存在显著短板：
- 传统方法（SfM/SLAM）：经典的运动恢复结构（SfM）和同步定位与地图构建（SLAM）方法（如 ORB-SLAM2、LDSO）依赖复杂的多模块流水线，需要已知相机内参，且在纹理缺失或动态场景中鲁棒性不足；部分学习增强型方法（如 PixSfM、DF-SfM）虽结合了深度特征，但仍存在扩展性差或泛化能力弱的问题。
- 基于 Transformer 的基础模型：近年来，以 DUSt3R、MASt3R、CUT3R、VGGT 为代表的端到端基础模型，通过统一的深度学习框架整合相机姿态估计、内参回归和 3D 场景表示，无需手动设计特征，在小尺度场景中表现出优异的重建质量。但这类模型面临两大核心挑战：
- 内存瓶颈：Transformer 的自注意力机制计算量随输入图像数量呈二次增长，即使采用 Flash-Attention 等优化技术，GPU 内存占用仍居高不下。例如，VGGT 在 24GiB RTX 4090 GPU 上仅能处理 60-80 帧图像，面对 KITTI 序列的 4600 帧图像，需 1380-1840GiB 显存，远超现有硬件能力。
- 累积漂移：在长序列中，局部重建误差会不断累积，导致全局一致性下降。CUT3R、Fast3R 等模型即使在数十帧的短序列中也存在严重漂移，而 VGGT 虽局部重建精度高，但无法处理长序列。
3. 研究动机
现有大尺度重建方法（如 MASt3R-SLAM）通过构建复杂的后端优化系统（姿态图优化、光束法平差等）来扩展基础模型的能力，但工程复杂度高，难以适配下游任务。研究团队提出核心疑问：大尺度重建是否必须等同于系统级复杂度？基于此，团队摒弃复杂后端设计，转而通过极简策略解锁 VGGT 模型本身的潜力，提出 VGGT-Long 框架，实现无需标定、内存高效、高精度的千米级单目 3D 重建。
二、核心贡献
论文的核心贡献可概括为三点，既突破了技术瓶颈，又提供了全新的设计思路：
- 首次实现无标定千米级单目 3D 重建：提出首个无需相机标定和深度监督，能稳定处理千米级无界户外场景的单目 3D 重建系统，填补了基础模型在大尺度场景应用中的空白。
- 提出 "分块 - 对齐" 极简流水线：通过重叠分块处理、置信度感知对齐和轻量级闭环优化，解决了基础模型的内存限制问题，在长序列上实现与传统标定方法相当的精度。
- 解决长序列累积漂移问题：证明了 VGGT 可作为大尺度重建系统的稳健前端，无需复杂后端即可通过高效闭环校正，抑制 Sim (3) 漂移累积。
三、相关工作综述
1. 运动恢复结构（SfM）
- 经典 SfM：采用增量式策略（特征检测、匹配、光束法平差），鲁棒性强但依赖手动设计特征，在纹理缺失场景表现不佳。
- 深度学习增强型 SfM：混合框架（如 PixSfM）结合深度特征与经典优化；全可微分框架（如 FlowMap）探索端到端学习，但扩展性差；VGGSfM 通过密集特征和多视图一致性，在真实数据集上超越经典方法。
2. SLAM 与视觉里程计
- 传统 SLAM：依赖手工特征和优化（如 ORB-SLAM3），但扩展性差；
- 学习型 SLAM：将可微分组件融入深度网络（如 DROID-SLAM），但需预标定相机；
- 基础模型 + SLAM：MASt3R-SLAM 基于 MASt3R 构建复杂后端，实现无标定重建，但在长序列中易因特征匹配失败导致跟踪丢失。
3. 基于 Transformer 的 3D 视觉方法
这类方法以端到端方式处理无标定图像对，联合估计相机参数和 3D 几何。从 DUSt3R、MASt3R 到 CUT3R、Fast3R，再到当前 SOTA 的 VGGT，重建质量不断提升，但均受限于计算和内存成本，无法处理长序列。
4. 本文方法的差异化
VGGT-Long 摒弃复杂后端设计，采用 "极简主义" 思路，通过分块处理、置信度感知对齐和高效闭环优化，直接扩展 VGGT 的能力，无需修改模型结构或重新训练，在内存效率、鲁棒性和工程复杂度之间取得了最佳平衡。
四、VGGT-Long 核心方法详解
VGGT-Long 的核心框架遵循 "分块（Chunking）- 分块对齐（Chunk-wise Alignment）- 闭环检测与对齐（Loop Detection & Alignment）- 全局优化（Global Optimization）" 四步流程，既解决内存问题，又保证全局一致性。其整体架构如图 2 所示：
1. 序列分块与局部置信度对齐（Sequence Chunking and Local Aligning with Confidence）
1.1 序列分块策略
给定长度为 的图像序列
，将其划分为 个重叠的分块（Chunk）。设分块大小为
，重叠大小为
，则第
个分块
的帧索引范围为
。分块可视化如图 3 (a) 所示，通过滑动窗口方式处理长序列，每个分块独立输入 VGGT 模型，输出局部一致的相机姿态、3D 点云
以及对应的置信度图 
。
分块参数设置：KITTI 和 Virtual KITTI 数据集采用 L=75 帧，Waymo 数据集采用 L=60 帧（接近 24GiB GPU 的最大容量），确保每个分块能在单 GPU 上高效处理。
1.2 置信度感知的分块对齐
VGGT 输出的置信度图 反映了 3D 点云的可靠性：静态场景（如建筑物、静止车辆）置信度高，动态目标（如行人、车辆）和无纹理区域（如天空、雨天雨滴）置信度低。利用该特性，采用迭代加权最小二乘（IRLS）优化估计相邻分块的相对 Sim (3) 变换，实现稳健对齐。
-
目标函数：最小化对应点在 Sim (3) 变换下的距离，采用 Huber 损失抑制异常值影响：
其中 ρ(・) 为 Huber 损失函数，
和
-
迭代加权策略 ：每次迭代中，权重
其中
为上一轮迭代的残差。权重设计使得高置信度点贡献更大，低置信度点被抑制。 -
优化求解：采用加权 Umeyama 算法高效求解 Sim (3) 变换的闭合解。同时设置置信度阈值，直接丢弃置信度低于 0.1× 中位数的点，进一步提升对齐稳健性。
该策略能有效抑制动态目标和无纹理区域对对齐的干扰，如图 4 所示，在高交通流量场景中，VGGT-Long 可过滤高速车辆的影响，而 LiDAR 难以完全排除这类干扰。
2. 闭环检测与闭环对齐（Loop Detection and Loop-wise SIM (3) Aligning）
分块对齐虽能处理局部一致性，但长序列中会累积 Sim (3) 漂移，需通过闭环检测校正全局误差。
2.1 闭环候选检测
- 采用预训练的视觉位置识别（VPR）模型（基于 DINOv2 骨干网络）提取每个图像的全局特征向量
- 通过最近邻搜索寻找余弦相似度高于阈值
的图像对，且帧索引差 
（避免时间上接近的冗余匹配）。 - 应用非极大值抑制（NMS）在局部时间窗口内筛选最强匹配，得到高置信度的图像级闭环候选对
。
2.2 闭环中心分块重建
为获得闭环场景的高质量 3D 重建，将闭环候选对 周围的子序列拼接成临时图像批，输入 VGGT 模型生成 "闭环中心分块"（Loop-centric Chunk）。该分块包含同一位置的时间分散视图，基线更宽，能更稳健地恢复场景几何。
2.3 闭环 Sim (3) 变换计算
通过闭环中心分块连接两个远距离分块 和
，计算闭环变换
：
其中 和
分别为
、
到闭环中心分块的变换。该变换为全局优化提供了强几何约束，有效校正累积漂移。
3. 全局 Sim (3) LM 优化（Global SIM (3) LM-based Optimization）
为实现全局一致性，采用 Levenberg-Marquardt（LM）算法对所有分块的 Sim (3) 变换进行全局优化，目标函数包含两类约束：
- 相邻分块的顺序约束（来自分块对齐）；
- 非相邻分块的闭环约束（来自闭环对齐）。
优化问题形式化为：
其中
将 Sim (3) 变换映射到其李代数 sim (3) 的 7 维切空间，实现无约束优化。
全局优化的优势：
- 仅优化分块级 Sim (3) 变换（通常仅几十个变量），计算量小；
- 收敛速度快，平均 3 次迭代即可收敛，C++ 实现中每次迭代仅需 0.4-1.3ms，Python 实现需 3.5-13ms（如图 6 所示）；
- 无需构建复杂因子图，工程实现简洁。
4. 内存管理策略
为处理大规模场景中 CPU 内存不足的问题，采用高效的内存管理方案：
- 分块处理后，将结果存储到磁盘，仅在对齐和优化阶段加载相关分块对；
- 计算完成后立即释放内存，避免内存溢出；
- 最终输出（彩色点云和相机姿态）采用流式写入，绕过 CPU 内存限制。
磁盘 I/O 开销可忽略（每个分块加载 25ms、写入 95ms），不影响整体实时性。
五、实验验证与结果分析
1. 实验设置
- 数据集：选用三大主流数据集，覆盖真实 / 合成、不同场景复杂度和天气条件：
- KITTI Odometry Track：11 个序列，长度 394m-5067m，户外自动驾驶场景；
- Waymo Open Dataset（v1.4.1）：10 个 200 帧片段，长度 42m-351m，城市驾驶场景，交通流量变化大；
- Virtual KITTI Dataset（v1.3.1）：5 个场景，包含雾、雨、日落等多种天气条件，测试域适应性。
- 硬件环境：Ubuntu 22.04，12 核 Intel Xeon Gold 6128 CPU，67GiB RAM，24GiB RTX 4090 GPU。
- 评价指标：
- 轨迹精度：绝对轨迹误差（ATE RMSE），评估长序列一致性；
- 重建精度：准确性（预测点到 GT 的欧氏距离）、完整性（GT 点到预测点的欧氏距离）、香农距离（两者平均值）；
- 预处理：所有方法均通过 ICP 进行粗对齐，过滤低置信度点（Transformer 类方法保留置信度 > 0.75× 平均值的点）。
2. KITTI 数据集结果
2.1 轨迹跟踪性能
表 1 展示了 11 个 KITTI 序列的 ATE 结果，关键结论如下：
- VGGT-Long 无需相机标定，平均 ATE 为 27.637m（排除 Seq.01 后为 18.284m），优于 DROID-SLAM、DPVO 等学习型方法，与需标定的经典方法（如 LDSO）性能相当；
- 基础模型（CUT3R、Fast3R、VGGT）因内存溢出（OOM）无法完成长序列处理，MASt3R-SLAM 因特征匹配失败导致跟踪丢失（TL）；
- 在长序列（如 Seq.00，3724m）中，VGGT-Long 的 ATE 仅为 8.67m，远低于其他无标定方法，验证了其长序列稳定性。
2.2 轨迹可视化
图 7 展示了 KITTI 序列的轨迹可视化结果，可见 VGGT-Long 的轨迹与真实轨迹（GT）贴合度高，即使在 Seq.08 等存在车道方向变化的场景中，仍能保持稳定跟踪，优于其他方法。
3. Waymo 数据集结果
3.1 轨迹跟踪性能
表 2 显示，VGGT-Long 在 10 个 Waymo 片段上的平均 ATE 为 1.996m，显著低于 CUT3R（9.872m）和 MASt3R-SLAM（5.560m），在高交通流量和强视角变化场景中表现尤为突出。
3.2 重建质量评估
表 3 展示了重建指标结果，VGGT-Long 在准确性（平均 1.182m）、完整性（平均 2.860m）和香农距离（平均 2.021m）上均优于其他方法。值得注意的是，LiDAR 采集的 GT 点云因扫描高度限制，无法覆盖天桥等结构（如片段 371159869），而 VGGT-Long 等视觉方法能有效重建这类结构，验证了其场景覆盖能力。
3.3 重建可视化对比
图 9-12 （以图9为例）展示了 Waymo 片段的重建可视化结果，可见 VGGT-Long 生成的点云更密集、准确，能更好地还原建筑物、道路边缘等细节，而 DROID-SLAM、CUT3R 等方法存在点云稀疏或漂移问题。
4. Virtual KITTI 数据集结果
表 4 展示了不同天气条件下的 ATE 结果，VGGT-Long 在雾、雨、日落等所有场景中均保持稳定性能（平均 ATE 为 2.0538m），而 DROID-SLAM 偶尔跟踪失败，CUT3R 存在严重漂移（平均 ATE 为 38.0189m）。这验证了 VGGT-Long 的强鲁棒性，无需域自适应或重新训练即可应对复杂天气。
图 8 展示了 Virtual KITTI 场景的重建可视化，VGGT-Long 在不同天气条件下均能生成清晰、一致的 3D 结构。
5. 消融实验与运行时分析
5.1 消融实验
表 6 验证了各核心组件的作用，关键结论如下：
- 闭环检测（LC）是抑制累积漂移的关键：关闭 LC 后，Seq.00 的 ATE 从 8.67m 升至 58.69m；
- 迭代加权最小二乘（IRLS）提升对齐稳健性：关闭 IRLS 后，性能下降 13%；
- 置信度加权（Weight）有效过滤异常点：关闭后性能略有下降；
- 所有组件协同工作时性能最优，验证了 "分块 - 对齐 - 闭环" 设计的合理性。
5.2 运行时分析
表 5 展示了 VGGT-Long 各组件的运行时间，关键指标如下：
- 分块处理：每块约 2.6-2.8s；
- 分块对齐：每次迭代约 0.27-0.28s；
- LM 优化（C++）：每次迭代 0.4-1.3ms；
- 整体运行效率满足近实时需求，千米级序列处理无压力。
六、结论与未来展望
1. 研究结论
VGGT-Long 通过 "分块 - 对齐 - 闭环 - 全局优化" 的极简框架，成功突破了现有 3D 视觉基础模型的内存瓶颈和累积漂移问题，实现了无需相机标定、深度监督或模型重新训练的千米级单目 3D 重建。在 KITTI、Waymo、Virtual KITTI 三大数据集上的实验表明，该方法在轨迹精度、重建质量和鲁棒性上均优于现有方法，且工程复杂度低、运行高效，为自动驾驶等真实场景的大尺度 3D 感知提供了实用解决方案。
2. 未来方向
论文指出未来将继续研究以下方向：
- 提升 3D 基础模型在长户外序列中的准确性和一致性；
- 进一步优化分块策略和闭环检测，适应更复杂的动态场景；
- 探索多模态融合（如融合 IMU 数据），进一步抑制漂移。
七、总结
VGGT-Long 的核心创新在于 "极简主义" 设计思路：不依赖复杂后端，而是通过分块处理解决内存问题，利用置信度感知对齐保证局部精度，通过高效闭环优化校正全局漂移，充分挖掘了 VGGT 基础模型的潜力。该方法不仅在技术上突破了千米级单目 3D 重建的极限，更提供了一种扩展基础模型至大尺度场景的通用思路，对 3D 视觉在自动驾驶、机器人导航等领域的落地具有重要意义。