哈佛、MIT与港科大提出Stream3D打通流式3D重建与生成

Stream3D用固定容量的证据记忆，让单图3D生成器能像在线重建一样处理视频流，无需重新训练。

从视频流中持续重建完整3D物体，过去要么逐帧拼接（重建，忠实已见部分），要么单图脑补（生成，可能前后矛盾）。Stream3D为已有3D生成器加上无需训练的流式证据记忆，只保留可靠视角，即可跨时间生成一致结果，兼容SAM 3D、TRELLIS等模型。