颠覆创新！NeRF最新改进实现SOTA！渲染速度快10倍

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原始的NeRF主要针对静态场景设计，对于动态场景的处理能力有限。 改进后的NeRF 通过引入时间维度或者与其他动态建模方法结合，能够 更好地处理动态对象和场景。 比如NeRF-HuGS模型。 NeRF-HuGS旨在改进神经辐射场在非静态场景中的表现。通过使用启发式方法提供粗略的静态对象线索，并使用分割模型对这些线索进行精确的分割，生成准确的静态地图，从而实现对复杂场景中瞬态干扰的高效处理。 在减轻非静态场景中的短暂干扰物方面，NeRF-HuGS取得了SOTA效果。 除以上优势，改进的NeRF还可以做到： 通过优化算法和网络结构，减少所需的计算量，加快渲染速度，提升计算效率。比如谷歌的MobileNeRF模型，比SNeRG渲染速度快10倍，输出质量几乎相同。 通过增加语义信息或采用更通用的网络结构，提高对不同场景和目标类别的适应性，提升泛化能力。 因此 ………………………………