北大、VGI Labs 与加州大学联合提出 DynStream：大规模无位姿流式动态场景高斯前馈重建框架

北京大学、通视智能与加州大学联合推出 DynStream，实现了无相机位姿输入的大规模在线流式 4D 高斯前馈重建。该框架采用时间分块前馈预测相对位姿与尺度因子聚合场景，并基于动态概率实现动静分离渲染以消除重影。其在 Waymo 等 5 个数据集的指标均达最优，并在 KITTI 最长 5km 序列上将 Sim(3) ATE 降至 40m。