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本文介绍了一种基于体素网格优化的快速变形辐射场方法,用于处理动态场景。该方法包括两个模块,用于存储动态特征和模拟场景几何和密度。实验结果显示,该方法在训练时间仅为20分钟时,达到了与D-NeRF相当的性能,且速度比D-NeRF快70倍以上。

动态场景下的快速高动态范围辐射场

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-11T00:00:00Z

本文介绍了一种基于体素网格优化的快速变形辐射场方法,用于处理动态场景。该方法包括两个模块,用于存储动态特征和模拟场景几何和密度。实验结果表明,该方法在训练时间仅为20分钟时,达到了与D-NeRF相当的性能,且速度比D-NeRF快70倍以上。

NVFi:基于动态视频的三维物理学习的神经速度场

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-11T00:00:00Z

本文介绍了一种基于体素网格优化的快速变形辐射场方法,用于处理动态场景。该方法在短时间内达到了与D-NeRF相当的性能,且速度比D-NeRF快70倍以上。

Ref-DVGO:反射感知的直接体素网格优化,实现反射场景重构的质量与效率权衡改善

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-16T00:00:00Z
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