[arXiv'2512] Efficiently Reconstructing Dynamic Scenes One 🎯 D4RT at a Time 阅读报告
动态场景的 3D 重建一直是个硬骨头，通常需要堆叠光流、深度、位姿等多个模型。Google DeepMind 刚刚发布的 D4RT 提出了一种大道至简的思路：将所有几何任务降维成一个通用的“坐标查询”函数。它不仅在单次前馈中解决了 SLAM + 重建 + 跟踪，还跑出了 200+ FPS 的惊人速度。
动态场景的 3D 重建一直是个硬骨头，通常需要堆叠光流、深度、位姿等多个模型。Google DeepMind 刚刚发布的 D4RT 提出了一种大道至简的思路：将所有几何任务降维成一个通用的“坐标查询”函数。它不仅在单次前馈中解决了 SLAM + 重建 + 跟踪，还跑出了 200+ FPS 的惊人速度。