CvT是一种结合Transformer与CNN的图像识别架构，通过卷积操作和多阶段设计提升局部建模能力和计算效率。它移除了位置嵌入，适应可变输入分辨率的视觉任务，在ImageNet-1k上表现优于其他模型，同时参数和计算量更少。
该论文提出了多种改进神经辐射场（NeRF）的方法，如ConsistentNeRF、TiNeuVox和TensoRF，显著提升了稀疏视图下的重建质量和渲染性能。这些方法通过引入深度信息、时间感知特征和高效采样技术，在新视角合成和三维重建方面表现优异，推动了实时化发展。
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