この論文は、VGGT (Visual Geometry Grounded Transformer)という新しい深層学習モデルを紹介しています。このモデルは、複数の入力画像から3Dシーンの属性（カメラの姿勢、深度マップ、点群マップ、および点トラッキング）を高速に推定します。従来の3D再構成手法が複雑な最適化プロセスに依存していたのに対し、VGGTはTransformerアーキテクチャを活用し、特にリアルタイム処理と多様なデータセットに対する高い汎用性において優れた性能を示します。この研究は、単一のネットワークが複数の3Dタスクを同時に処理するマルチタスク学習の利点も実証しています。