合作单位

广州光影焕像科技有限公司

赛题简介

由广州光影焕像科技有限公司发起出题，本赛题面向全球开发者开放报名，围绕多视角三维建模与新视角生成（Novel View Synthesis）展开，探索空间智能领域的关键算法与工程能力。

赛事旨在推动参赛者利用多视角图像数据构建三维场景表示，并生成高质量的新视角图像结果，促进相关技术在数字孪生、虚拟现实、3D内容生产与空间智能系统中的应用落地。

赛题背景

随着空间智能与3D AIGC技术的发展，智能系统需要从有限的视觉观测中理解真实世界的三维结构，并能够在任意视角生成一致、真实的图像内容。近年来，NeRF、3D Gaussian Splatting 等方法推动了新视角生成技术的快速发展，但在以下方面仍存在挑战：

• 生成质量：如何保证细节真实与视觉一致性
• 泛化能力：在观测信息不足时仍能合理推断场景结构

本赛题通过分阶段设计，考察参赛算法在场景建模、视角推理和高质量渲染方面的综合能力。

比赛任务

参赛者需要基于多视角图像数据构建场景空间表示，并生成指定目标视角的图像结果。

主办方将提供：

• 多视角场景图像
• 对应相机参数
• 需要生成的目标视角

参赛者需设计并实现算法模型，完成：

• 输入：多视角图像 + 相机参数
• 输出：指定目标视角下的图像渲染结果

系统将对生成结果与真实图像进行自动评测，并根据综合指标进行排名。

1.  初赛赛题（稠密视角场景建模）

在初赛阶段，主办方将提供稠密多视角场景图像数据，整体视角覆盖较为完整，适用于开展高质量场景建模任务。

数据特点：	参赛任务：	重点考察：
• 图像视角数量较多 • 相邻视角变化较小 • 场景覆盖较完整 • 部分场景包含轻微动态变化	• 基于多视角图像与相机参数构建场景三维表示 • 生成指定目标视角下的图像结果	• 场景重建质量 • 新视角生成真实度 • 细节还原能力

2.  复赛赛题（稀疏视角空间推理）

复赛阶段在初赛基础上进一步提升难度，主办方仅提供稀疏视角图像数据，更加考验模型的推理能力与泛化能力。

数据特点：	参赛任务：	重点考察：
• 输入视角数量显著减少 • 视角跨度更大 • 观测信息明显不足 • 部分场景存在少量动态变化	• 在有限观测条件下推断场景空间结构 • 构建稳定的三维表示 • 生成指定目标视角图像	• 空间推理能力 • 结构一致性保持能力 • 算法鲁棒性 • 模型泛化能力

最终根据综合评测结果选出优胜团队进入决赛答辩。

适合参赛的团队类型

本赛题适合具备以下背景的团队参与：

计算机视觉 / 三维视觉方向

• 多视角几何（Multi-view Geometry）
• 三维重建（3D Reconstruction）
• 新视角生成（Novel View Synthesis）
• 神经辐射场（NeRF）及相关方法

计算机图形学方向

• 神经渲染（Neural Rendering）
• 3D Gaussian Splatting
• 实时渲染与三维表示
• 图形学与深度学习融合方法

生成式 AI 方向

• 图像生成模型
• 视频生成模型（Video Diffusion / Video Generation）
• 生成式模型在三维重建中的应用

建议团队由 2–5人组成，具备以下经验将更有优势：

技术方向参考（非限制）

具备以下经验将更具优势：

• NeRF / 3D Gaussian Splatting
• Neural Rendering
• 多视角三维重建
• Image / Video Generation 模型
• GPU并行计算与模型优化

鼓励参赛者在算法创新、效率优化和工程实现方面进行探索。

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