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稀疏输入的神经辉度场的协调网络与张量特征的协同集成提升
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种利用MLPs和grid representations的新方法，通过Coordinate-Aware Modulation (CAM)将grid representations注入MLP的中间特征来增强神经表示的性能和学习稳定性。CAM在多种信号上提高了性能，并在动态场景的新视角合成任务中取得了最先进的性能，同时具有最少的参数和快速的训练速度，并且在静态场景下以1MB内存获得了最佳性能，相比使用神经场的最佳视频压缩方法有很大的优势。
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关键要点
- 提出了一种利用MLPs和grid representations的新方法。
- 通过Coordinate-Aware Modulation (CAM)增强神经表示的性能和学习稳定性。
- CAM在多种信号上提高了性能。
- 在动态场景的新视角合成任务中取得了最先进的性能。
- CAM具有最少的参数和快速的训练速度。
- 在静态场景下以1MB内存获得了最佳性能。
- 相比使用神经场的最佳视频压缩方法，CAM有很大的优势。
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