内容感知辐射场：通过学习的位宽量化将模型复杂性与场景复杂性对齐

本研究解决了辐射场模型在复杂场景下需要更高表示能力的问题，提出了一种新的方法，即对抗内容感知量化(A-CAQ)，使模型的位宽参数可微分且可训练，以适应特定场景的独特特性。实验结果显示，该方法显著降低了计算复杂性，同时保持了所需的重建和渲染质量，具有实际部署的潜在影响。