本文介绍了一种新的动态神经辐射场（NeRF）表示和压缩的方法，称为JointRF。该方法通过联合优化动态NeRF的表示和压缩，提高了质量和压缩效率。JointRF采用紧凑的残差特征网格和系数特征网格来表示动态NeRF，并引入了顺序特征压缩子网络来减少时空冗余。实验结果表明，JointRF在各种数据上实现了卓越的压缩性能。
Hyb-NeRF是一种新颖的神经辐射场，具有多分辨率混合编码，实现了高效的神经建模和快速渲染。它通过不同的编码策略表示场景，并利用可学习的位置特征和基于哈希的特征网格进行优化。实验证明，Hyb-NeRF在渲染速度、渲染质量和内存占用方面优于以往方法。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
