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通过参数插值扩展辐射场的规模
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种高效的多NeRF方法，通过自适应细分场景和树层次结构加速神经渲染，解决了训练和渲染速度问题。研究还引入了基于几何聚类的稀疏网络和新数据结构，显著提高了渲染效率和质量，推动了NeRF在大规模3D场景中的应用。
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关键要点
- 提出了一种有效的适应性多NeRF方法，通过自适应细分场景和树层次结构加速神经渲染。
- 利用可见性统计信息，提出了稀疏网络结构和基于几何聚类的数据并行算法，解决了训练和渲染速度问题。
- 通过在不同空间网格分辨率上训练模型，提高了渲染质量和性能效率。
- 设计了一种新的数据结构，加速整个场景的缓存以提高渲染速度，缩短了88%以上的训练时间。
- 提出了一个新的框架用于实现对大型城市场景的高保真渲染，结合多分辨率地面特征平面表示和位置编码输入。
- Block-NeRF能够有效表示大规模环境，允许环境进行每个块更新，并具有鲁棒性。
- Ref-NeRF通过改进视角相关的出射辐射参数化，提高了高光表面外观的准确性。
❓
延伸问答
什么是适应性多NeRF方法？
适应性多NeRF方法通过自适应细分场景和树层次结构加速神经渲染，旨在提高复杂场景的渲染效率和质量。
该研究如何提高NeRF的渲染速度？
研究通过设计新的数据结构和基于几何聚类的稀疏网络，显著提高了渲染速度，缩短了训练时间超过88%。
在大规模3D场景中，NeRF的应用有哪些改进？
NeRF在大规模3D场景中的应用通过改进视角相关的出射辐射参数化，提高了高光表面外观的准确性。
Block-NeRF的优势是什么？
Block-NeRF能够有效表示大规模环境，允许每个块独立更新，提升了渲染的灵活性和效率。
Ref-NeRF是如何提高高光表面表现的？
Ref-NeRF通过替换视角相关的出射辐射参数化为反射辐射参数，结合法线向量的正则化，提升了高光表面的表现准确性。
该研究对NeRF的训练和渲染速度有什么影响？
研究提出的方法有效解决了训练和渲染速度问题，使得NeRF的训练时间缩短超过88%，并实现了高达200 FPS的渲染速度。
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