针对野外环境中多动物三维重建面临的物种多样、遮挡频繁等挑战，研究团队提出了SAM 3D Animal，这是首个支持从单张图像进行多动物可提示三维重建的框架。该方法基于SMAL+参数化动物模型，能够联合重建多个实例，并支持通过关键点和掩码进行灵活提示，以有效解决复杂场景中的歧义与遮挡问题。为训练此模型，研究引入了包含超过5000张图像的Herd3D多动物三维数据集，显著提升了物种、互动与遮挡模式的多样性。在多个基准数据集上的实验表明，该框架在基于模型和免模型的方法中均达到了最先进的性能，为野外动物三维重建提供了可扩展的有效解决方案。