本技术报告介绍了视图合成模型和3D重建模型之间的关键区别，并指出了使用深度传感器进行准确几何建模的重要性。通过扩展Plenoxel辐射场模型，我们提出了一种分析微分方法，实现了基于RGB-D数据的辐射场密集建图和跟踪任务的最新成果，并具有更快的速度。

通过使用深度传感器的增强现实设备，我们提出了一种实时的RGB-D物体检测模型，提高了从原始深度图中提取深度和彩色图像特征的效率和性能，并在多个数据集上表现出色。同时，我们的模型在多样化合成数据的性能评估中显示出了应用于增强现实的潜力。

通过使用深度传感器的增强现实设备，我们提出了一种实时的RGB-D物体检测模型，提高了从原始深度图中提取深度和彩色图像特征的效率和性能，并在多个数据集上表现出色。同时，我们的模型在合成数据的性能评估中显示出了应用于增强现实的潜力。

基于NeRFs的成功，新颖视角合成领域取得显著进展。然而，视图合成模型的3D模型通常错误，限制了实际应用。本报告介绍了视图合成模型和3D重建模型的区别，并强调了使用深度传感器进行准确建模的重要性。通过扩展Plenoxel辐射场模型，提出了一种分析微分方法，实现了优于竞争神经网络方法的最新成果，并具有更快的速度。