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本研究提出了一种新型归一化技术NeuGen，旨在提升神经辐射场(NeRF)的泛化能力。实验结果表明，NeuGen显著提高了模型的准确性和图像渲染质量。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型合成逼真视图，但训练和推理时间长。GS是一种快速训练和实时渲染的新技术，通过高斯分布近似渲染点对图像像素的贡献。GaMeS模型结合网格和高斯分布，实现了高质量渲染和动画过程中的自动调整。学习过程中可以调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。其中，NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的新技术。为了解决GS的条件问题，引入了GaMeS模型，它是网格和高斯分布的混合形式。该方法可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转，实现高质量的实时生成视图。同时，证明了可以在学习过程中调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的新技术。为了解决GS的缺点，GaMeS模型引入了网格和高斯分布的混合形式，可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。此外，证明了可以在学习过程中调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型合成逼真视图，但训练和推理时间长。GS是快速训练和实时渲染的新技术，通过高斯分布近似渲染点对图像像素的贡献。GaMeS模型结合网格和高斯分布，自动调整位置、比例和旋转。学习过程中可调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到广泛研究。NeRF模型能合成逼真视图，但训练和推理时间长。GS是一种快速训练和实时渲染的技术，但缺乏明确定义。为解决问题，引入了GaMeS模型，通过固定高斯喷洒的网格和高斯分布混合形式，实现了高质量视图的实时生成。证明在学习过程中可调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的技术，但缺乏明确定义。为了解决这个问题，GaMeS模型引入了网格和高斯分布的混合形式，可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。同时，证明了可以在学习过程中调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型可以从少量二维图像中合成逼真的视图，但训练和推理时间较长。相比之下，GS是一种快速训练和实时渲染的技术，但缺乏明确定义。为了解决这个问题，GaMeS模型引入了网格和高斯分布的混合形式，可以在动画过程中自动调整位置、比例和旋转。同时，证明了可以在学习过程中调整初始网格。

近年来，神经网络的图像渲染方法得到了广泛研究。NeRF模型合成逼真视图，但训练和推理时间长。GS是一种快速训练和实时渲染的新技术。为解决GS缺点，提出了GaMeS模型，通过网格和高斯分布混合定义高斯喷洒位置，实现动画过程中自动调整位置、比例和旋转。同时证明了学习过程中可调整初始网格。