Apple社は12月16日（火）、1枚の静止画から高品質な3D表現を瞬時に生成する新たな技術「SHARP（Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second）」を公開した。コードとモデルウェイトはGitHubとHugging Faceで公開されており、それぞれApple独自ライセンスの下で提供される。

「SHARP（Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second）」は、単一の画像から周囲の視点映像をつくり出す単眼視点合成（Monocular View Synthesis：MVS）技術。従来技術の課題であった処理速度とジオメトリの正確性を大幅に改善し、わずかな視点の移動を伴うフォトリアルな映像を生成する。SHARPは、ニューラルネットワークを用いた単一の順伝播パス（Feedforward pass）のみで3D表現のパラメータを直接出力するため、一般的なGPU環境においても高速に（1秒未満で）3Dシーンを構築できるという。

SHARPは入力された画像に基づき、シーンを構成する約120万個のガウス分布（Gaussians）のパラメータを回帰（Regression）によって直接算出し、3D Gaussian Splatting（3DGS）として生成する。生成された3DGSは既存のリアルタイムレンダラと高い親和性を持ち、100fpsを超える高解像度での描画に対応する。

高精度のシーン生成を実現するにあたって、SHARPは、特定の環境に特化した再学習を必要とせず、多様な屋内・屋外の風景に対して即座に適用できるZero-shot generalizationを採用し、未知のデータセットに対しても高い精度を発揮する。また、生成される3D空間は現実世界の尺度であるメートル法（メトリックスケール）を保持し、カメラの物理的な移動距離に基づいた正確な視点操作をサポート。Appleの研究チームによる実験では、従来手法と比較して画像品質の指標であるLPIPSやDISTSが大幅に改善され、合成時間は数千倍の高速化を達成したとのことだ。

■Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second（プロジェクトページ、英語）
https://apple.github.io/ml-sharp/

■Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second（GitHub）
https://github.com/apple/ml-sharp

■Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second（Hugging Face）
https://huggingface.co/apple/Sharp

多数のユーザーが利用を報告

SHARPの発表後、国内外問わず多数のユーザーがコードやモデルをテスト・利用し、SNSでその実力を報告したり、技術を活用したアプリを公開している。

提供形態とライセンス

SHARPは、コードと学習済みモデルウェイトで異なるライセンスが適用されている。GitHubリポジトリ内のプログラムコードは、Apple独自の「Apple Software License」に基づいて提供され、主にサンプルコードとしての利用を想定している。一方、公開されている学習済みモデルウェイトについては、別途「Apple ML Research Model License」が適用される。これらは研究および非営利目的での利用を前提としており、商用利用や再配布については各ライセンス条項の詳細確認が必要だ。

■ml-sharp LICENSE
https://github.com/apple/ml-sharp/blob/main/LICENSE

■ml-sharpLICENSE_MODEL
https://github.com/apple/ml-sharp/blob/main/LICENSE_MODEL

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https://cgworld.jp/flashnews/01-202511-HunyuanWorld-Mirror.html