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多视图-Transformer
01 02
在测试时利用先验学习三维重建
Learning 3D Reconstruction with Priors in Test Time
把相机位姿、内参、深度等先验转成推理时的惩罚项，配合多视图光度/几何一致性自监督目标，在冻结的 image-only 多视图 Transformer 上做测试时约束优化，可直接复用于点图估计、位姿估计等 3D 任务的后处理式性能提升。
Any4D：统一前馈度量尺度 4D 重建
Any4D: Unified Feed-Forward Metric 4D Reconstruction
把 4D 场景拆成局部相机坐标下的自中心因子（深度、内参）与全局世界坐标下的他中心因子（外参、场景流）的模块化表示，使单一前馈 Transformer 能统一处理 N 帧稠密运动与几何预测，并可直接接入 RGB-D、IMU、Radar Doppler 等额外传感器；这套表示与多模态接口可复用到动态场景重建、新视角合成与机器人感知。