动态建模

面向动态视觉任务的引入残差增强的神经网络建模方法 ResFields针对现有神经网络在动态场景建模的不足，将时变权重引入多层感知机，通过可训练残差参数提升模型表达能力，无需大幅改造现有技术框架即可无缝集成，可应用于2D视频逼近、动态形状建模、动态NeRF重建等任务，相较于传统方法能显著提升复杂动态任务的处理结果。