在田纳西州纳什维尔举行的IEEE/CVF计算机视觉与模式识别大会（CVPR 2025）上，苹果研究院以行业赞助商身份展示了四项颠覆性AI技术，涵盖视觉语言模型、3D摄影测量、多模态预训练和视频生成领域，其开源策略与硬件适配特性引发业界广泛关注。
FastVLM：高分辨率视觉编码的实时革命
针对视觉语言模型（VLMs）在高分辨率图像处理中的效率瓶颈，苹果提出FastViTHD混合视觉编码器。该技术通过减少token数量将1080P图像编码速度提升3倍，同时保持90%以上的准确率。特别值得注意的是，配套发布的MLX框架iOS/macOS演示应用，标志着苹果在端侧隐私保护AI的实质性进展。
Matrix3D：单模型统一多任务3D重建
传统摄影测量需要密集图像采集和分立算法串联的痛点被Matrix3D创新解决。这个基于多模态扩散Transformer的模型，通过掩码学习策略实现姿态估计、深度预测和新视角合成的端到端训练。测试数据显示，其在稀疏视角（<10张）场景下的重建精度超越现有方案27%，为移动端AR内容创作提供新范式。
AIMv2：多模态自回归预训练新范式
苹果首次将语言模型的成功经验迁移至视觉领域，AIMv2通过联合生成图像块和文本token的预训练方式，在ImageNet-1K分类任务中仅用1/5训练样本即达到85.3%准确率。这种”视觉GPT”架构展现出在具身智能等新兴领域的应用潜力。
WVD：显式3D建模的视频扩散框架
突破传统RGB帧生成的隐式限制，世界一致视频扩散（WVD）模型通过联合学习RGB-XYZ空间分布，实现单图3D生成与摄像机轨迹控制的统一。在NeRF合成数据集测试中，其跨视角一致性误差降低至0.32px，为影视级特效制作提供工业化工具。
苹果研究院负责人表示，这些突破性成果将在年内通过Core ML框架落地至苹果生态，同时持续加码对拉丁裔CV学者（LXCV）和计算机视觉女性（WiCV）等少数群体的支持。本次开源的三项核心算法代码库已在GitHub获得超过2,400颗星标，反映出学术界对苹果开放策略的积极回应。