提出紧凑神经外观模型：内存占用降 85%，渲染效率提升 30%

研究人员提出一种基于隐式替代的紧凑神经外观模型，旨在优化高斯泼溅（Gaussian Splatting）的效率。该模型利用共享的多层感知机（MLP）解码每个原子的潜在代码，并将多种模型集成至优化管道中。实验评估显示，与三阶球谐函数相比，该模型在重建质量、内存占用及优化渲染性能方面表现最优。具体而言，其每原子外观占用从 192 字节降至 28 字节，优化速度提升 1.3 倍（即效率提升 30%）。此外，研究还分析了参数化方式对几何恢复及模型吸收非静态内容倾向的影响，为实际应用提供了指导。