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场景流估计
TeFlow：为自监督前馈场景流估计实现多帧监督
TeFlow: Enabling Multi-frame Supervision for Self-Supervised Feed-forward Scene Flow Estimation
提出时序集成策略，从多帧候选池中聚合最一致的监督信号，可复用于任何需要从点对应中挖掘可靠监督的自监督3D任务，如场景流、光流或深度估计。
SEA-Flow3D：通过空间向量采样与多尺度细化实现简化、高效且准确的场景流
SEA-Flow3D: Simplified, Efficient, and Accurate Scene Flow via Spatial Vector Sampling and Multi-scale Refinement
SVS 模块在匹配点局部邻域内联合采样 3D 坐标与相关体，得到带显式空间向量的方向感知相关表示，可直接替换 RAFT-3D 类框架中纯 2D 特征相关，为 3D 运动场优化注入几何先验。
Point4Cast：流式动态场景重建与预测
Point4Cast: Streaming Dynamic Scene Reconstruction and Forecasting
把「持续演化的潜时空表征 + 更新/读出」这一流式范式用于任意时刻查询，可让在线三维重建从「逐帧点图」升级为可外推的未来几何预测，并顺带免费得到场景流；对做动态 SLAM、自动驾驶 BEV/点图预测、视频到三维的工作都可直接复用其更新-读出接口。
MotionCrafter：基于 4D 变分自编码器的稠密几何与运动重建
MotionCrafter: Dense Geometry and Motion Reconstruction with a 4D VAE
把稠密 3D 点图与 3D 场景流放进同一坐标系联合表示，并训练专用 4D VAE 来承载扩散先验，可直接复用到单目视频的 4D 重建与稠密运动估计；其「不必强行对齐 RGB VAE 潜空间、改用数据归一化与训练策略」的结论，对任何想把视频生成先验迁移到几何/运动回归任务的工作都是可借鉴的设计经验。
MoVieS：一秒内完成运动感知的 4D 动态视角合成
MoVieS: Motion-Aware 4D Dynamic View Synthesis in One Second
用像素对齐的高斯原语显式监督时变运动，把外观、几何、运动统一进单一学习框架，使单目视频的 4D 重建、新视角合成与 3D 点跟踪共享同一表示；做动态场景重建或需要从视频直接导出场景流、运动分割的工作可直接复用这一表示与监督方式。
ARES：统一非对称 RGB-事件双目以实现概率化场景流估计
ARES: Unifying Asymmetric RGB-Event Stereo for Probabilistic Scene Flow Estimation
用事件相机与 RGB 构成非对称双目，并通过跨视角约束下的多模态上下文注意力构建统一对应空间，再以时序视差后验融合做概率化场景流推断，为高速动态场景的三维运动估计提供了可复用的融合与概率建模思路。