不过 ， mip-NeRF 360还有一些需要优化的方面 ， 比如：目前主要用于合成近距离视角 ， 距离图像中心远的画质会下降 。 此外mip-NeRF 360的训练时间和训练NeRF架构一样需要几个小时 。
一些薄的结构和精细的细节可能会被遗漏 ， 例如自行车轮胎的细节 ， 或者树叶上的纹理 。 在视角远离场景中心时 ， 视图合成质量可能会下降 。 而且 ， 与大多数类似 NeRF 的模型一样 ， 场景合成算法需要在加速器上进行数小时的训练 ， 因此很难在计算机等设备上本地运算/培训 。 参考：谷歌
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