本研究提出了“缩放反向图形”框架，旨在解决大规模场景学习的瓶颈。通过两阶段训练，显著降低了优化空间和资源消耗，实验结果显示其在训练时间和内存占用方面优于传统方法。

本文介绍了优化3D高斯聚类和渲染技术的新方法，包括GaussianPro、Pixel-GS和Octree-GS。这些方法通过改进密度化、细节控制和内存管理，实现了高质量的实时渲染，克服了大规模场景中的渲染限制，展现出卓越的性能和应用潜力。

该文介绍了一种基于 Cholesky 分解的新算法，用于高效解决大规模场景中阻尼 Fisher 矩阵的问题。该算法适用性广泛且速度快。

UE4-NeRF是一个神经渲染系统，能够实时渲染大规模场景，达到了4K分辨率下每秒43帧的帧率，并获得了与最先进方法相媲美的渲染质量。该系统通过场景分区、顶点优化和与UE4的光栅化流水线相结合等方法实现。