TTT3R：用测试时训练重塑3D重建

Test-time training 3D reconstruction

来自ICLR 2026的最新研究TTT3R，提出了一种巧妙的状态更新规则，专门解决CUT3R在长序列视频中的长度泛化难题。这项技术将3D重建过程转化为测试时训练（Test-Time Training），让模型在处理视频流时能够动态调整自身状态，从而显著提升重建精度。项目已在GitHub开源，支持从文件夹或视频文件直接进行推理，并提供了可视化工具。无论是处理Westlake还是Taylor等复杂场景，TTT3R都展现了强大的适应性，为SLAM和3D重建领域带来了新的突破。