CVPR 2023 精选论文学习笔记:Instant Volumetric Head Avatars

以下是四个可以作为分类标准的特征:

1. 数据表示。数据表示是 NeRF 的一个基本方面,它决定了输入数据如何在模型中编码和利用。数据表示的选择会显著影响 NeRF 模型的效率、准确性和适用性。

隐式 NeRF。隐式 NeRF 使用一个连续函数来表示场景,将空间中的每个点映射到其对应的颜色和密度值。这种连续表示具有以下优点:

  • 表达力:隐式 NeRF 可以有效地捕捉精细的几何形状和复杂的细节,使其适用于模型复杂场景。
  • 效率:隐式

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