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现有资料不足以回答「具体差多少」这一量化问题。资料中能确认的部分：

Gen4P 是一个统一框架，将预训练视频生成器改造为前馈式 4D 感知器，无需迭代去噪，单次编码即可从单目视频恢复 4D 几何与运动，并支持灵活时空采样1。
在任务覆盖上，它在 3D 点跟踪、视频深度和相机位姿估计上达到领先水平，体现了视频生成预训练用于统一 4D 感知的潜力1。

资料中缺失的部分：

没有给出与逐帧优化（per-frame optimization）方法的任何对比数值，包括精度指标（如跟踪误差、深度误差、位姿误差的具体数字）与速度指标（如推理耗时、FPS、加速倍数）1。
摘要仅以「达到领先水平」定性描述，未说明对比基线集合与评测数据集1。

因此，关于「精度和速度上具体差多少」，无法依据现有资料给出数字或倍数结论，建议查阅原论文的实验章节获取定量对比。

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Gen4P 提出统一框架，将预训练视频生成器改造为前馈式4D感知器，无需迭代去噪，单次编码即可从单目视频恢复4D几何与运动，并支持灵活时空采样。在3D点跟踪、视频深度和相机位姿估计上达到领先水平，展示了视频生成预训练用于统一4D感知的潜力。

行业落地·Hugging Face Papers·5 天前