本发明公开了一种基于单幅图像的三维重建方法，包括训练阶段：训练样本包括在三维模型上采样点以及采样点对应的实际隐函数值、三维模型对应的单幅图片；通过单幅的输入图片生成特征空间，三维模型的采样点被用作查询点，预测查询点的隐函数值，根据预测的隐函数值与实际隐函数值计算损失，完成隐函数场的拟合；重建阶段：训练阶段完成后，对单幅的输入图片生成特征空间，在观察空间中采样若干个点，这些点构成查询点；预测查询点的隐函数值；将查询点及其预测隐函数值输入marching cubes算法，重建得到三维模型。本方法改善了单幅图重建中严重缺乏先验条件的问题并能在可见部分获得精细的细节。