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NVFi：基于动态视频的三维物理学习的神经速度场
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于体素网格优化的快速变形辐射场方法，用于处理动态场景。该方法包括两个模块，用于存储动态特征和模拟场景几何和密度。实验结果表明，该方法在训练时间仅为20分钟时，达到了与D-NeRF相当的性能，且速度比D-NeRF快70倍以上。
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关键要点
- 提出了一种基于体素网格优化的快速变形辐射场方法
- 该方法用于处理动态场景，包含两个模块
- 采用变形网格存储动态特征和密度
- 使用色彩网格模拟场景几何和密度
- 显式建模遮挡以提高渲染质量
- 实验结果显示训练时间仅为20分钟
- 达到了与D-NeRF相当的性能
- 速度比D-NeRF快70倍以上，显示高效性
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