基于 Nerf 的 3D 场景编辑技术的探索与改进
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究综述了近年来学者们在 NeRF 场景或对象编辑领域的初步探索，并通过将 GaN 和 Transformer 等残差模型与 NeRF 相结合，进一步扩展了 NeRF 场景编辑的泛化能力，其中包括实现实时新视角编辑反馈、文本合成的多模编辑、4D 合成性能，以及在光影编辑方面的深入探索，首次实现了复杂场景中间接触编辑和细节表达的优化。然而，在处理更复杂或更大的 3D...
本研究综述了学者们在NeRF场景或对象编辑领域的初步探索，并通过结合GaN和Transformer等模型扩展了NeRF场景编辑的能力。然而，在处理更复杂或更大的3D场景时，需要平衡准确性、广度、效率和质量。
