节约神经辐射场：无需学习先验的少样本新视图合成的快速收敛
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了神经辐射场（NeRF）在少样本场景中的过拟合和长训练时间问题。提出的FrugalNeRF框架通过跨尺度的几何适应方案高效表示场景细节，无需外部学习的先验知识，从而指导训练并充分利用训练数据。实验结果表明，FrugalNeRF在减少训练时间的同时，优于其他少样本NeRF方法，是实现高效准确的3D场景重建的实用解决方案。
本文介绍了EfficientNeRF，一种高效的3D场景表示与新视图合成方法。通过改进采样方法和数据结构，显著提升了采样效率和渲染速度，训练时间缩短超过88%，渲染速度超过200 FPS，同时保持了良好的准确性，推动了NeRF的实际应用。
