你手里一台 iPhone 15 Pro，背面三颗摄像头；Vision Pro 两只眼睛同步看世界；光场相机一次能记几十个方向。可真到做 NeRF / 3DGS 重建时，大家的默认动作却是：挑一路，当单目视频用，剩下那几路直接扔掉。

理由是，镜头挨得太近，基线小，视差小，能提供的几何信息约等于零。

但论文《Sparse Light Field Sampling Improves Casual 3D and 4D Reconstruction》把这个"顺理成章"验了一遍，结论是：小基线不等于零信息。

哪怕 Lytro 那种只有 0.74° 的视角差，也能实实在在改善重建。收益最大的，恰好是单目最抓瞎的两种情形：只有一次曝光，以及场景在动。

单目相机在同一个瞬间只能给你一张二维投影，它分不清画面变化到底是相机动了、物体动了，还是物体几何本来就不同。想靠单目攒出视角差，就得让相机动起来、多拍几帧；单曝光等于一张图，什么角度信息都没有。多摄哪怕离得近，提供的是"同一时刻、不同方向"的观测，直接把这个纠缠解开了。所以数据上，动态场景重建的 PSNR 提升高达 7dB，是全文最狠的一档。

论文还自研了一台"复用式光场相机"，故意让多路子视角的画面在传感器上重叠，原始图看着更乱，但每个子视角分到的像素反而更多、细节更保得住。

落到工程上就一条建议：以后录 3D/4D 数据，别只存主摄那一路。把全部同步流、标定、曝光参数都存下来。今天看着多余的几度视差，很可能就是未来算法解几何歧义时缺的那道约束。