本文提出了一种可驾驶的三维高斯化身模型（D3GA），利用三维高斯分布点技术实现实时渲染。该模型通过多视角视频输入，结合关节角度和关键点驱动形变，显著提高了渲染质量和速度。D3GA在动态外观生成和姿势建模方面表现优越，能够以超过20fps的速度进行高保真渲染，解决了实时渲染中的挑战。

该研究提出了一种新框架，实现大型城市场景的高保真渲染，结合多分辨率地面特征和平面表示。通过字典方法压缩特征网格，降低内存消耗，优化动态拓扑空间。利用图卷积和自适应分裂方法，提高3D物体重建质量，支持高效的神经图形原语训练与呈现。

本文提出了一种基于时间插值的动态场景时空神经辐射场训练方法，显著提高了训练速度。研究还介绍了高保真渲染框架、混合隐式-显式网络架构及稀疏神经辐射网格，均在动态和静态场景中实现了优异的渲染性能。

该研究提出了多个新框架以实现高保真渲染，特别针对大型城市场景。通过多分辨率地面特征、适应性多NeRF方法和Drone-NeRF框架，提升了渲染效率和质量。SCALAR-NeRF和NeRFusion结合局部模型和新技术，优化了大规模场景重建，展示了良好的可扩展性和快速训练能力。

SMERF是一种高精度实时视图合成方法，采用分层模型和蒸馏训练策略，实现大场景的高保真渲染。新颖的倾斜平面MRF模型同时推理遮挡边界和深度，表现优于现有方法。Drone-NeRF框架利用神经辐射场增强无人机摄影的场景重建，解决复杂性和渲染效率问题。MuRF方法在多个基线设置下实现高质量稀疏视图合成，展现良好的泛化能力。