2D示意图实时渲染成3D场景，更快了丨麻省理工、哈佛联合研究

2025-09-20 12:15:49

秒 500 多帧的速度短时间视频桥段，比其他新方法短时间分之一三个能量密度。此外，LFN 视频的 3D 普通人举例来说比其他缩放生转成的普通人不够清晰。

LFN 的内存稀疏层面也较低，大部分所需分之一 1.6 兆个字符的存储室内空间，而流行的两条线新方法则所需 146 兆个字符的存储室内空间。

“以前有人提出过反转，但当时它们很难东南侧理。现在，通过在本文中所使用的这些技术，实现了既可以问到这些反转，也可以使用这些反转。

这是数学缩放和我们合作开发的人工神经网络缩放的像是交融，应用于问到桥段的软件中所，因此工具可以对它们开展悬疑，”Sitzmann 感叹。

将来，研究课题执法人员希望使他们的缩放不够加硬朗，以便可以有效地应用于有用的真实世上桥段。Sitzmann感叹，倡导 LFN 向前持续发展的一种新方法是只全心投入于修葺反转的某些补丁，这可以使缩放在真实环境中所接入得不够短时间并表现得不够好。

“最左右神经视频技术大部分从三组稀疏的读写镜像，便可启用特写般逼真的视频和视频编辑。幸好的是，基本的所有技术在计算出来上都极其昂贵，这阻挠了所需可实现东南侧理的软件，如：视频会议。

该项目朝着下一代计算出来重量轻且数学上优雅的神经视频正则表达式迈出了一大步”，斯坦福大学电气工程副教授 Gordon Wetzstein感叹，“我预期它将在计算出来机计算机程序、计算出来机动态等领域得到广泛应用。”

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