Gate News сообщает, 17 марта команда исследователей Apple AI опубликовала на ICLR 2026 статью, в которой предложена 3D-метод генерации LiTo (маркировка поверхностного светового поля), позволяющий создавать полноценные 3D-объекты по одной изображению и сохранять согласованность светотеневых эффектов, таких как зеркальные блики и отражения Френеля при смене ракурса. Ранее большинство методов 3D-восстановления могли обрабатывать только либо геометрию, либо внешний вид с диффузным отражением, что затрудняло восстановление деталей освещения и теней, меняющихся с изменением точки зрения. LiTo объединяет геометрию объекта и внешний вид, связанный с ракурсом, в едином 3D-потенциальном пространстве, а затем с помощью модели сопоставления потенциальных потоков генерирует результат на основе одного изображения. Обучение проводится на тысячах 3D-объектов, каждый из которых рендерится с 150 различных ракурсов при трёх условиях освещения; декодер обучается восстанавливать полную геометрию и внешний вид, случайным образом выбирая подвыборки. Эксперименты показывают, что LiTo превосходит существующие методы, такие как TRELLIS, по качеству визуализации и степени восстановления исходного изображения. Статья написана Jen-Hao Rick Chang, Xiaoming Zhao (одинаковые первые авторы), Dorian Chan и Oncel Tuzel и уже опубликована на arXiv.