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。
NeVRF结合神经辐射场与图像渲染，通过多视图辐射混合方法实现动态场景的新视点合成。该技术高效重构视频帧，并通过定制压缩方法紧凑表示动态场景。实验表明，NeVRF在长时间序列渲染和数据存储方面表现优异。
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