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RehearsalNeRF: Decoupling Intrinsic Neural Fields of Dynamic Illuminations for Scene Editing

RehearsalNeRF：解耦动态光照的内在神经场以实现场景编辑

Changyeon Won, Hyunjun Jung, Jungu Cho, Seonmi Park, Chi-Hoon Lee, Hae-Gon Jeon

机构 * Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） ； CJ Corporation（CJ集团） 纠错

AI总结 RehearsalNeRF通过利用稳定光照下的场景数据，解耦动态光照下的场景辐射，提升动态光照下的视图合成和场景编辑性能。

Comments Accepted to the International Journal of Computer Vision (IJCV). Changyeon Won and Hyunjun Jung contributed equally to this work

ProSGNeRF: Progressive Dynamic Neural Scene Graph with Frequency Modulated Foundation Model in Urban Scenes

ProSGNeRF：城市场景中基于频率调制基础模型的渐进式动态神经场景图

Tianchen Deng, Yanbo Wang, Yejia Liu, Chenpeng Su, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Shao-Yuan Lo, Weidong Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 针对大规模城市场景中快速移动对象建模及相机自我运动处理难题，提出ProSGNeRF，通过渐进式场景图网络架构学习局部场景表示，利用基础模型网络编码潜码并引入频率调制模块，提升视图合成等能力。

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