超场：从文本中实现零样本生成 NeRF

该文介绍了一种名为HyperFields的方法，可以生成以文本为条件的神经辐射场。该方法使用动态超网络和NeRF蒸馏训练，适应超过一百个独特场景，并能预测新的分布内和分布外场景。对HyperFields进行微调能够加速收敛，并且能够比现有的基于神经优化的方法更快地合成新场景。消融实验表明，动态架构和NeRF蒸馏对于HyperFields的表达能力至关重要。