Gate Newsの報道によると、2026年3月17日にAppleのAI研究チームがICLRで論文を発表し、3D生成手法LiTo（表面光場のマーク化）を提案しました。この方法は、単一の画像から完全な3Dオブジェクトを生成し、視点を切り替える際に鏡面ハイライトやフレネル反射などの光と影の効果の一貫性を保ちます。従来の多くの3D再構築手法は、幾何形状または拡散反射の外観のいずれかしか処理できず、視点の変化に伴う光と影の詳細を再現することが難しかったです。LiToは、物体の幾何と視点に依存する外観を同一の3D潜在空間に統一的に符号化し、潜在流マッチングモデルを用いて単一画像条件下で結果を生成します。訓練データは数千の3Dオブジェクトで、それぞれ150の視点と3つの照明条件でレンダリングされています。デコーダはランダムにサンプルを抽出して学習し、完全な幾何と外観を再構築します。実験の結果、LiToは視覚的品質と入力画像の再現性の両面で既存の方法TRELLISより優れていることが示されました。この論文はJen-Hao Rick Chang、Xiaoming Zhao（共同第一著者）、Dorian Chan、Oncel Tuzelによって執筆され、arXivで公開されています。
