LEGO-Anything 从单张照片生成 3D 场景，Agent 无法自评几何精度

2026 年 10 月 3 日，The Decoder 报道了一种名为 LEGO-Anything 的新方法，它能把单张照片转换成可供编辑的 Blender 3D 场景代码。报道提到该方法配有相应的基准测试，在测试中 GPT-6 Astra 以最高 53% 的重建准确率处于领先。

报道同时指出，所有受测 Agent 最突出的短板是无法判断自己重建出来的几何结构是否准确：它们对自身几何精度的自评，成绩与抛硬币相当。也就是说，这些 Agent 能够从照片生成 3D 场景代码，却无法可靠地判断自己做得对不对。这也正是这篇报道强调的核心问题。

截至这篇报道，材料中没有给出 LEGO-Anything 的提出方、发布方式、基准测试的具体设置，也没有关于后续进展的信息。目前的状况是：单张照片转 Blender 代码这条路径已经跑通，GPT-6 Astra 在配套基准上取得最高 53% 的重建准确率，而自评几何精度仍是所有受测 Agent 共同没有解决的问题。