Temporal Residual Neural Radiance Fields for Monocular Video Dynamic Human Body Reconstruction
本文提出一种基于时序残差神经辐射场（Temporal Residual Neural Radiance Fields）的方法，用于动态场景下的人体三维建模。该方法通过构建与时序 MLP 架构无关的时序残差场解决视频序列中的时序信号表示问题；同时采用集成方案减少可训练参数以加速渲染并增强特征表达能力；最后设计多维损失函数以准确衡量预测与真实空间像素值的差异。实验结果表明，该方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）指标上优于最新代表性方法，在与 Anim-NeRF 和 Neural Body 保持相似精度的同时，时间效率提升了近 780 倍。