애플이 LiTo를 출시했습니다. LiTo는 단일 이미지에서 완전한 3D 객체를 재구성할 수 있으며, 조명 및 그림자 효과는 보는 각도에 따라 일관되게 유지됩니다.

1M AI 뉴스 에 따르면, 애플의 AI 연구팀은 ICLR 2026에서 LiTo(Surface Light Field 태그)라는 3D 생성 방법을 제안하는 논문을 발표했습니다. 이 방법은 단일 이미지에서 완전한 3D 객체를 생성할 수 있으며, 시점을 전환할 때 반사광이나 프레넬 반사와 같은 조명 효과의 일관성을 유지합니다.

기존의 3D 재구성 방법은 기하학적 형태 또는 확산된 외관 중 하나만 처리할 수 있어 시점에 따라 변하는 조명 및 그림자 디테일을 재현하기 어려웠습니다. LiTo는 객체의 기하학적 형태와 시점에 따라 변하는 외관을 하나의 3D 잠재 공간에 인코딩한 후, 단일 이미지 조건에서 잠재 흐름 매칭 모델을 사용하여 결과를 생성합니다. 학습 데이터는 각각 150개의 시점과 3가지 조명 조건에서 렌더링된 수천 개의 3D 객체로 구성됩니다. 디코더는 서브샘플을 무작위로 추출하여 완전한 기하학적 형태와 외관 재구성을 학습합니다. 실험 결과, LiTo는 시각적 품질과 입력 이미지에 대한 충실도 측면에서 기존 방법인 TRELLIS보다 우수한 성능을 보였습니다. Jen-Hao Rick Chang, Xiaoming Zhao(공동 제1저자), Dorian Chan, Oncel Tuzel이 공동 저술한 이 논문은 arXiv에서 확인할 수 있습니다.