本文介绍了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了移动车辆渲染的PSNR。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了PSNR。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了移动车辆渲染的PSNR。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF在大规模驾驶数据集上优于最先进方法，减少了均方误差并获得了PSNR增益。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了PSNR。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了均方误差并提高了移动车辆渲染的PSNR。

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本文介绍了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。使用嘈杂和稀疏的LiDAR点提高了训练的鲁棒性，并减少了深度奇异值的出现。实验证明，S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上比现有方法减少了7％至40％的均方误差，并在移动车辆渲染的PSNR方面获得了45％的增益。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进参数化函数和学习神经表示来解决现有模型在街景合成中的问题。实验证明S-NeRF模型在大规模驾驶数据集上优于现有方法，减少了7％至40％的均方误差，并在移动车辆渲染的PSNR方面获得了45％的增益。