公里級場景也能穩(wěn)住了，國產(chǎn)團(tuán)隊(duì)把長視頻3D重建又往前推了一步

長視頻 3D 重建最怕的，其實(shí)不是 "看不清"。

前面幾十幀拍得再好，序列一拉長，軌跡就開始慢慢歪。模型在短片段上表現(xiàn)還行，但讓它一口氣吃掉幾百上千幀，誤差會(huì)一段接一段往后累。到了公里級大場景，這個(gè)問題被放得非常大。

浙江大學(xué)、地平線機(jī)器人和之江實(shí)驗(yàn)室最近的新工作Scal3R，要解決的就是這件事。

以往做長序列重建，大家主要在 "怎么切塊、怎么拼回去" 上做文章。

Scal3R 則更進(jìn)一步關(guān)注問題本質(zhì)：推理時(shí)要處理超長序列，訓(xùn)練時(shí)也應(yīng)該讓模型見過超長序列。作者借助 test-time training 技術(shù)，設(shè)計(jì)了一個(gè)全局上下文模塊和同步機(jī)制，將長序列訓(xùn)練、推理以及跨 chunk 的信息更新放進(jìn)同一個(gè)流程里，大幅提升了長序列重建的穩(wěn)定性和精度。

Scal3R 能夠處理超萬幀幾千米的超大規(guī)模場景三維重建，輸出精確的相機(jī)位姿和點(diǎn)云，下面是真實(shí)拍攝浙大紫金港校區(qū)的重建效果：

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Yi8AMQ3BxcTCLUDlzvLlcg

和 Depth Anything 3（Streaming 模式）的可視化對比：

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/Yi8AMQ3BxcTCLUDlzvLlcg

論文 Scal3R: Scalable Test-Time Training for Large-Scale 3D Reconstruction 已上線 arXiv，代碼和模型權(quán)重分別發(fā)布在 GitHub 和 Hugging Face 平臺(tái)：

• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2604.08542
• 論文主頁：https://zju3dv.github.io/scal3r/
• 代碼倉庫：https://github.com/zju3dv/Scal3R
• 模型地址：https://huggingface.co/xbillowy/Scal3R

超大規(guī)模場景重建問題在哪

這兩年 VGGT 這類前饋式 3D foundation model 已經(jīng)能直接從 RGB 估計(jì)相機(jī)參數(shù)、深度和點(diǎn)云，精度相當(dāng)不錯(cuò)。

但場景一變大、序列一拉長，麻煩就來了。

一方面，Transformer 的長序列建模本身就貴，計(jì)算和顯存都會(huì)飛漲。

另一方面，很多方法訓(xùn)練和測試時(shí)面對的序列形態(tài)根本對不上。訓(xùn)練通常喂短序列或局部窗口，測試卻要求模型吞幾百幀甚至上千幀，這種錯(cuò)位會(huì)把長程漂移放大。

目前應(yīng)對長序列大致有兩條路。

一條是壓縮 token，把更長序列硬塞進(jìn)模型。確實(shí)能省一些計(jì)算，但細(xì)節(jié)和長程依賴也容易跟著被壓掉。

另一條是 chunk-based 路線：先切成多個(gè)重疊片段各自重建，再做跨塊對齊。這條路比較實(shí)用，擴(kuò)展性也好，只是前提是每一塊的局部幾何預(yù)測要夠準(zhǔn)，否則塊間誤差會(huì)繼續(xù)被放大。

所以問題的重點(diǎn)并不是 "怎么處理長序列"，而是怎么讓模型訓(xùn)練時(shí)就學(xué)會(huì)處理長序列，再用同一套機(jī)制在測試時(shí)穩(wěn)住局部幾何和全局一致性。

Scal3R 是怎么做的

Scal3R 是在 VGGT 的視覺幾何能力上往前走的。局部幾何依然重要，Scal3R 沒打算繞開它，只是希望這份能力在長序列訓(xùn)練和長序列推理里以一致方式被使用。

作者的想法很直接：要讓模型測試時(shí)穩(wěn)住長視頻，就不能只拿短片段訓(xùn)練然后指望它自然泛化到長序列。所以 Scal3R 借助 test-time training 相關(guān)機(jī)制，把長序列訓(xùn)練、長序列推理以及跨 chunk 的信息更新放進(jìn)同一個(gè)流程里

Scal3R 的整體框架。輸入長序列首先被切成多個(gè)重疊 chunk 并行處理，訓(xùn)練和推理都圍繞長序列展開，并通過測試時(shí)更新與跨 chunk 同步提升大規(guī)模場景重建的一致性。

圍繞這個(gè)思路，論文給出了兩個(gè)核心模塊。

一個(gè)是全局上下文記憶模塊（Global Context Memory，GCM）。

它由若干自適應(yīng)存儲(chǔ)單元（Adaptive Memory Units）組成，可以當(dāng)成一組輕量的、可更新的上下文模塊。每處理完一個(gè) chunk，模型會(huì)通過自監(jiān)督目標(biāo)更新這些單元。GCM 在這里起兩個(gè)作用：一是跨 chunk 累積并保留上下文信息；二是讓訓(xùn)練和測試階段用同一套逐 chunk 更新方式，模型從訓(xùn)練第一步起就在適應(yīng)長序列。

另一個(gè)是全局上下文同步機(jī)制（Global Context Synchronization，GCS）。

GCM 管逐 chunk 更新和上下文累積，GCS 負(fù)責(zé)把這些更新在不同 chunk 之間同步起來，使用 PyTorch DDP 的 all-reduce 機(jī)制，在不同的 chunk 之間同步自適應(yīng)存儲(chǔ)單元的自監(jiān)督梯度。

Scal3R 處理長序列時(shí)會(huì)把它切成多個(gè)重疊 chunk，分配到不同 GPU 上并行跑。GCS 讓這些 chunk 的更新彼此同步，不管訓(xùn)練還是推理，整個(gè)長序列機(jī)制都是一致的，不會(huì)出現(xiàn)訓(xùn)練時(shí)學(xué)局部、測試時(shí)臨時(shí)拼一下的情況。

關(guān)鍵的點(diǎn)是，作者并沒有把 test-time training 當(dāng)成測試階段的臨時(shí)補(bǔ)丁，而是把它變成支撐長序列訓(xùn)練和長序列推理對齊的一種方式；GCM/GCS 則在這種長序列機(jī)制里做更新、保留和同步。

為什么 Scal3R 的做法可以穩(wěn)住長序列

長序列重建里最棘手的情形，經(jīng)常不是 "看不見"，而是局部都能看懂、時(shí)間跨度一長就不一定穩(wěn)得住。

大尺度室外場景里的重復(fù)紋理、長距離視角變化、稀疏采樣、長走廊、回環(huán)閉合 —— 每一項(xiàng)都在考驗(yàn)局部幾何預(yù)測的魯棒性。局部塊必須先算得準(zhǔn)，跨塊同步和長程約束才有意義；否則局部誤差會(huì)順著整條序列一路被放大。

Scal3R 的價(jià)值就在這里。

它沒有把長視頻簡單切開再拼回去，而是讓模型在訓(xùn)練階段就反復(fù)經(jīng)歷 "長序列 + 逐 chunk 更新 + 跨 chunk 同步" 的完整過程。等到測試時(shí)，模型遇到的行為模式和訓(xùn)練時(shí)是一樣的。

這時(shí) memory 的角色就清楚了：GCM 不替代局部幾何預(yù)測，只是在逐 chunk 訓(xùn)練和推理里提供一份可更新的上下文狀態(tài)，把前后 chunk 的信息接起來 —— 前提依然是局部幾何得可靠。

所以 Scal3R 重要的地方不在削弱局部幾何，而在把局部幾何、可更新上下文、長序列訓(xùn)練、測試時(shí)同步這四件事放到同一個(gè)框架里。

一，長序列被拆成 chunk 來算。這把原本隨序列長度平方增長的計(jì)算壓力攤平了。按論文里的視角，全序列注意力的復(fù)雜度會(huì)隨長度快速上升，chunk-wise 處理則把問題改寫成更可控的局部計(jì)算，再通過融合擴(kuò)展到整段序列。

二，不是簡單分塊，而是逐 chunk 更新、再做同步。很多分塊方法塊和塊之間是割裂的，算完就算完了。Scal3R 會(huì)在每個(gè) chunk 上算可更新模塊的變化，再由 GCS 把這些更新在 chunk 之間同步起來。網(wǎng)絡(luò)雖然按塊處理，但訓(xùn)練和測試時(shí)都在學(xué)習(xí)怎么把局部結(jié)果放回長序列里。

三，訓(xùn)練時(shí)就直接面向長序列。論文里講得比較清楚：訓(xùn)練階段會(huì)直接采樣連續(xù)長序列，再用不同 GPU 分組去覆蓋不同的有效序列長度。TTT 在這里更像是一種手段 —— 讓長序列訓(xùn)練可行，也讓測試行為和訓(xùn)練行為保持一致。

這三條合起來就能解釋為什么 Scal3R 不止是 "能跑長序列"，而是在長序列上把局部幾何質(zhì)量、效率和整體一致性都穩(wěn)住了。

在基準(zhǔn)測試上的效果

論文從相機(jī)位姿和三維重建兩部分做了比較完整的評估，覆蓋室內(nèi)外和不同尺度的場景，結(jié)果顯示提升很扎實(shí)。

論文主表中的位姿與資源對比，覆蓋 VKITTI2、KITTI Odometry 和 Oxford Spires。

相機(jī)位姿估計(jì)：表里 baseline 大致可以分成三類。SLAM / SfM 方法在條件合適時(shí)很準(zhǔn)，比如 COLMAP 在 Oxford Spires 上很強(qiáng)，DPVO++ 在 VKITTI2 上誤差也低；但它們要么需要內(nèi)參，要么速度慢，在資源統(tǒng)計(jì)中，COLMAP 平均一次推理要 6614.73 秒。前饋和 streaming 方法更快，但長序列漂移壓不住，F(xiàn)astVGGT 還會(huì)遇到顯存問題。最接近的對照是 VGGT-Long：它比不少 streaming baseline 穩(wěn)，但 KITTI 上 ATE / RTE / RRE 仍是 25.94 / 9.67 / 1.71，而 Scal3R 是 14.55 / 4.61 / 0.97；Oxford Spires 上也從 15.46 m 降到 4.45 m。

大規(guī)模多場景軌跡對比。藍(lán)線是預(yù)測軌跡，紅色虛線是真值軌跡。

軌跡圖更直觀：KITTI 00 上 Scal3R 的 ATE 是 4.298，VGGT-Long 是 8.637；Oxford Keble 04 和 Oxford Quarter 01 上 ATE 分別是 2.448 和 1.624。藍(lán)線基本能貼住真值軌跡，其他方法更容易漂成局部團(tuán)塊。

再看三維重建精度

三維重建點(diǎn)云評測，指標(biāo)為 Chamfer Distance（越低越好）和 F1（越高越好）

這張表更直接。Scal3R 在 ETH3D、Oxford Spires、VKITTI2 三個(gè)數(shù)據(jù)集上六個(gè)指標(biāo)都是最優(yōu)：ETH3D 是 0.11 / 0.91，Oxford Spires 是 0.96 / 0.96，VKITTI2 是 0.40 / 0.91。對比最強(qiáng)的 VGGT-Long，ETH3D 從 0.24 / 0.84 提到 0.11 / 0.91；Oxford Spires 從 3.41 / 0.80 提到 0.96 / 0.96；VKITTI2 則從 1.78 / 0.70 提到 0.40 / 0.91。這里的差距不只是局部幾何更準(zhǔn)，也和前面的位姿穩(wěn)定性有關(guān)：軌跡一旦漂了，后面拼出來的點(diǎn)云通常也會(huì)散。

重建對比圖，展示 Oxford Keble 04 和 ETH3D Terrains 等場景。

定性圖也對得上表格。像 Oxford Keble 04 這種大尺度校園場景，Scal3R 的建筑輪廓和庭院結(jié)構(gòu)更完整；ETH3D Terrains 紅框里的墻面和門框邊界也更規(guī)整。FastVGGT、VGGT-Long、TTT3R 在不同場景里會(huì)出現(xiàn)局部破碎、漂散或者結(jié)構(gòu)發(fā)糊，原因往往不是某一幀深度錯(cuò)了，而是長序列位姿和局部幾何沒有一起穩(wěn)住。

精度之外再看下資源和擴(kuò)展性。Scal3R 可以在單張 RTX 4090 上完成推理，它不是吞吐最快的方案，但在精度、長序列穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性之間做了一個(gè)比較實(shí)用的取舍。補(bǔ)充材料里還分析了隨序列變長的趨勢：從 150 幀漲到 990 幀，整體運(yùn)行時(shí)間基本呈線性增長，相對位姿誤差則穩(wěn)在 0.07 到 0.08 m，說明它不是只適配某個(gè)固定長度。

結(jié)語

Scal3R 最值得留意的地方，不只是又做出來一個(gè)更強(qiáng)的長序列 3D 重建方法，而是它把問題的重點(diǎn)重新擺過一遍。

它沒有把 "大規(guī)模 3D 重建" 簡單理解成更大的 backbone、更多 token 或者更激進(jìn)的壓縮，而是問了一個(gè)更靠前的問題：模型要想在測試時(shí)吞下長序列，訓(xùn)練時(shí)是不是也得先真正學(xué)過長序列？

順著這個(gè)視角往下看，Scal3R 提出的其實(shí)不只是一個(gè)記憶模塊，更像是一種把局部幾何、可更新上下文、長序列訓(xùn)練和測試時(shí)同步串起來的思路。對 3D 重建如此，搬到更廣泛的長視頻場景理解任務(wù)上，可能也差不多。

如果你正在關(guān)心這幾件事 —— 長視頻怎么做高質(zhì)量 3D 重建；foundation model 怎么擴(kuò)展到公里級場景；test-time training 除了語言和分類任務(wù)，還能怎么真正落到 3D 視覺里 —— Scal3R 值得花點(diǎn)時(shí)間細(xì)讀。

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