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Scaled Inverse Graphics: Efficient Learning of Large-Scale 3D Scenes
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了“缩放反向图形”框架，旨在解决大规模场景学习的瓶颈。通过两阶段训练，显著降低了优化空间和资源消耗，实验结果显示其在训练时间和内存占用方面优于传统方法。
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关键要点
- 本研究提出了“缩放反向图形”框架，旨在解决大规模场景学习的瓶颈。
- 通过两阶段训练，显著降低了每个新场景的优化空间和资源消耗。
- 实验结果显示该方法在训练时间和内存占用方面优于传统方法。
- 该方法具有广泛的潜在应用价值。
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