本文提出了一种基于3D高斯函数的新视角合成方法，旨在实现高质量的实时1080p渲染。通过优化参数和开发可见性感知渲染算法，显著提高了训练效率和渲染质量，并探讨了动态视图合成和相机姿态估计的改进，展示了在多个数据集上的优越性能。

该研究通过单目视频学习可泛化的人类NeRF模型，并引入了可见性感知的聚合方案来计算顶点特征。同时利用注意机制增强体积特征，预测采样点的密度和颜色。还引入了表面引导采样策略以提高训练和推理效率。实验证明该方法在ZJU-MoCap数据集上具有可比性，并在单目People-Snapshot数据集上表现更好。