本文提出了一种大型逆向渲染模型（LIRM），旨在改善现有重建模型在未见部分重建、光泽外观恢复及生成可重光照3D内容方面的不足。LIRM通过逐步添加视图、六面体神经SDF表示和神经方向嵌入机制，提高了重建质量和效率。

LRM是一个大规模重建模型，可以在5秒内从单个输入图像预测对象的3D模型。该模型采用高度可扩展的transformer架构，在包含大约100万个对象的海量多视图数据上进行端到端训练。该模型具有很强的通用性，并能够从各种测试输入中生成高质量的3D重建结果。