ResFields

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。

需求人群:

["2D视频逼近","动态形状建模","动态NeRF重建"]

使用场景示例:

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

产品特色:

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

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