深度分析 RayDer 單一 Transformer 打造自監督新視角合成 大規模影片訓練突破 RayDer以單一Transformer統合相機估計、場景重建與渲染，並以最小動態狀態作為擾動因子，使自監督新視角合成在無限制影片上穩定訓練。實驗證明在資料與算力上呈現冪律擴展，零樣本表現可與最先進的有監督模型相當。此概念類似於RecoverabilityMaps在城市感測器用途評估中簡化與風險量化。
