weixin_43357695的博客

如图1所示，**我们可以看到MipNeRF呈现了高质量的渲染，但是，它的重建速度非常慢(最多约3天)，这极大地阻碍了适用性。工作线程致力于通过将场景分割成许多单元[42，43]来降低推理的复杂性，学习减少每条射线的样本[27，38]，或缓存训练字段值[20，17，56，6]来减少渲染中的计算。我们的 Tri-MipRF 生成的代理网格即使在复杂的结构细节中也呈现出高保真的质量，如图 4 (a) 的左侧所示，而 Instant-ngp [37] 和 NeuS [49] 产生的结果显示在右侧作为参考。