由一張圖片開始，Mira-Scene 能分辨場景內的物件、估算深度，再為各物件建立網格並組合成可編輯 3D 場景。它屬於單圖 3D 場景重建模型與推理項目，處理的是影像缺乏空間結構、物件難以獨立編輯的問題，適合概念設計、虛擬場景和後續模擬工作。
完整流程包括互動式 instance segmentation、monocular depth estimation、canonical coordinate map（CCM）、voxel prediction、逐物件 mesh generation、支援物件接觸關係的 scene assembly，以及 environment-map generation。Hugging Face 提供的 CCM diffusion checkpoint 只負責其中一個階段，並不是可直接輸出 GLB 的獨立 image-to-3D 模型；分割遮罩、mesh backend 和場景組裝階段仍要配合使用。
Mira-Scene 採用分階段推理，支援中斷後繼續執行、多個深度及網格後端，亦可按個案分配多張 GPU。使用者可依照中文 inference、visualization 和 evaluation 指南準備輸入圖片及遮罩，再檢視各階段產物；訓練程式碼和示例訓練數據仍列在待辦事項，研究用途以外需要自行處理環境和模型資源。
• 單張圖片重建可拆解的 3D 場景
• 以 CCM 和稀疏 voxel 表示物件空間結構
• 對比 SAM3D，3D-IoU 為 0.727，較 0.520 高
• 部分指標領先，但 EMD 略遜於 SAM3D
• 開源推理流程完整，訓練部分尚未公開
評測表中，Mira-Scene 使用 80k 規模、全自動流程的數據，CD、FS@0.1、3D-IoU、ICP-Rot、2D-IoU 和 ADD-S 均優於 SAM3D；EMD 則為 0.169，稍高於對方的 0.163。這反映它在整體形狀、投影對齊和姿態誤差上具競爭力，但不能把單一圖片重建視為完整真實世界掃描，遮擋、不可見背面和網格後端仍會影響結果。