Solv3R 把循环 Transformer 变成几何求解器:流式重建、16 倍吞吐、越解越准
taiyasaki · x · 2026-11-03
taiyasaki 团队发布 Solv3R,将循环 Transformer 改造为可复用的学习型多视图几何求解器,让几何基础模型摆脱固定集合预测,像经典 SfM 一样持续求解。
关键设计:
- 一个求解器通吃所有场景:图像一次性到达(离线)、逐帧流式、乱序到达,同一模型同一逻辑处理,无需任务特定训练
- 已解的保持已解:模型学会保留准确重建状态,即使运行超出训练视野长度仍稳定
- 新观测修正旧结果:新视图到来时从当前状态继续,联合精化新旧视图,新观测可以改进已有重建
- 单一缓存:已解视图作为可复用几何上下文,所有 solver 调用共享同一缓存,而非每层/每步各建 KV cache
- 流水线:不同帧处于不同精化阶段并行处理,16 次调用在相同延迟下带来 16 倍求解吞吐
项目页与推文线程已公开。
所属事件:Solv3R 将循环 Transformer 训练为可复用几何求解器(2 条相关)→
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