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  TTTLRM 3D重建模型

發(fā)布日期：2026/4/12 9:32:32      瀏覽量：

tttLRM（Test-Time Training for Large Reconstruction Models）是一種創(chuàng)新的3D重建模型，旨在解決傳統(tǒng)LRM難以處理大量視角輸入的痛點。它通過引入“線性 復(fù)雜度的測試時訓(xùn)練（TTT）層”，將多視角圖像序列壓縮為“快權(quán)重”形式的隱式3D記憶，成功將計算復(fù)雜度從二次降為線性。這使其不僅能高效處理長上下文輸入，還能支持流式重建，在輸入大量圖像時依然保持高質(zhì)量的新視角合成與3D重建（如3D高斯?jié)姙R）能力。

項目地址：GitHub - cwchenwang/tttLRM: [CVPR 2026] tttLRM: Test-Time Training for Long Context and Autoregressive 3D Reconstruction · GitHub

論文地址：[2602.20160] tttLRM: Test-Time Training for Long Context and Autoregressive 3D Reconstruction