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ResFields
用于高效表示复杂时空信号的残差神经场
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ResFields是一类专门设计用于有效表示复杂时空信号的网络。它将时变权重引入多层感知机中,利用可训练的残差参数增强了模型的表达能力。该方法可以无缝集成到现有技术中,并可显著提高各种具有挑战性的任务的结果,如2D视频逼近、动态形状建模和动态NeRF重建等。
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将时变权重引入多层感知机中
利用可训练的低秩残差参数增强模型的表达能力
无缝兼容现有的MLP网络
保持推理和训练速度
提高模型的泛化能力
可广泛应用于各种MLP网络表示的时空信号
2D视频逼近
动态形状建模
动态NeRF重建
用于视频压缩和重建
用于动态3D场景的建模和渲染
用于时变3D数据的捕捉和重建
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ResFields 替代品
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