Speed3R은 CVPR 2026 Findings에 채택된 희소(sparse) 피드포워드 3D 재구성 모델입니다. 기존 Dense Attention의 이차(quadratic) 복잡도 문제를 해결하기 위해, 학습 가능한 희소 어텐션 패턴을 도입했습니다. Compression Branch로 거친 컨텍스트 사전 정보를 생성하고, Selection Branch로 가장 정보량이 높은 이미지 토큰에만 세밀한 어텐션을 수행합니다. Structure-from-Motion의 희소 키포인트 원리에서 영감을 받아, 1000-뷰 시퀀스에서 12.4배 추론 속도 향상을 달성하면서도 정확도 손실은 최소화했습니다. 카메라 포즈, 뷰별 3D 포인트, 글로벌 포인트 클라우드 등을 출력합니다.