本文介绍了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进场景参数化和神经表示，解决了现有模型在街景合成中的问题。S-NeRF在多个大规模驾驶数据集上表现优越，均方误差减少7%至40%，移动车辆渲染的PSNR提升45%。此外，提出的Drone-NeRF框架利用NeRF增强无人机摄影的场景重建，解决了复杂性和渲染效率问题。

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），通过改进场景参数化函数和学习更好的神经表示来应对现有 NeRF 模型在街景合成中出现的问题，并使用嘈杂和稀疏的 LiDAR 点来提高训练的鲁棒性和减少深度奇异值出现的情况。实验证明，S-NeRF 模型在各种大规模驾驶数据集上的表现优于现有最先进方法，能够减少 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提高街景合成的质量。实验证明，S-NeRF 模型在大规模驾驶数据集上表现优于现有最先进方法，能够减少均方误差并提高渲染质量。

本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），通过改进场景参数化函数和学习更好的神经表示来应对现有 NeRF 模型在街景合成中出现的问题。实验证明，S-NeRF 模型在各种大规模驾驶数据集上的表现优于现有最先进方法，能够减少 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。