PASTA是一种新颖的渐进聚合空时对齐框架，通过层次表示进行特征分解，显著提升计算速度和HDR成像效果。研究表明，PASTA在视觉质量和性能上优于现有方法，推理速度提高了3倍，且在行为克隆和离线强化学习等领域表现出色，为构建鲁棒模型提供了新思路。