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Efficiently Reconstructing Dynamic Scenes One D4RT at a Time

CVPR 2026 最佳论文 (Google DeepMind)。把"重建动态 4D 场景"这件事从"逐帧稠密解码"改成"按需点查询":一个 encoder 把视频压成固定的 Global Scene Representation,一个轻量 cross-attention decoder 接收查询 q=(u,v,t_src,t_tgt,t_cam) 独立吐出该点的 3D 坐标。改一改查询就能统一拿到深度、点云、点轨迹、相机内外参 —— 速度比 VGGT 快 9×、比 MegaSaM 快 100×,且是唯一能稠密重建动态像素的方法。