为了自动驾驶，谷歌用NeRF在未来世界中重建了旧金山市

并发放以分段方式为更上新或改投用上新之内内的灵活性，而无需更进一步锻炼整个环境污染。要计算造出来远距离配置文件，只需贴上图 Block-NeRF 的子集，然后根据它们近似于变焦的邻近地区开展裂解。为了借助于更无缝的裂解，Google重申了一种外型匹配技术，通过最佳化它们的外型连在一起，将不尽相同的 Block-NeRF 开展感知可视。上图 2：修葺片里被分成了多个 Block-NeRF，每个 Block-NeRF 都在特定 Block-NeRF 原点坐标（绿色点）的某个原型之内内（绿色左上角）内的资讯上开展锻炼。该分析在 mipNeRF 的并重构筑了 Block-NeRF 借助于，改善了因输入上影像从许多不尽相同英哩注意到片里造成的损害 NeRF 病态能的混叠弊端。分析执法人员改投化了来自 NeRF in the Wild (NeRF-W) 的技术，该技术在将 NeRF 分析法则于 Photo Tourism 资讯集里的地标时，为每个锻炼上影像附加一个潜在示例以解决弊端不相符的片里外型。NeRF-W 从数千张上影像里为每个地标创始人一个实际上的 NeRF，而Google的上新法则改投化了许多 NeRF，从数百万张上影像里修葺一个连贯的大环境污染，并改投化了学习变焦身姿细化。上图 3. 上新静态是 mip-NeRF 里重申的静态的扩张。一些基于 NeRF 的法则用于分割资讯来隔离和修葺视频多肽里的静态和时序；也（如人或卡车）。由于该分析主要高度重视修葺环境污染本身，所以在锻炼期间简单地选择屏蔽掉时序；也。为了时序选择无关的 Block-NeRF 开展贴上图，并在遍历片里亦同平滑的方式为开展裂解，Google最佳化了外型示例以匹配强光必要条件，并用于基于每个 Block-NeRF 到上新配置文件的英哩计算造出来的插值权重。修葺效果鉴于资讯的不尽相同均不太可能在不尽相同的环境污染必要条件下被俘获，方法遵循 NeRF-W 并用于生成式潜在最佳化（Generative Latent Optimization，GLO）来最佳化 perimage 外型连在一起等价。这使得 NeRF 可以理解几个外型变异的必要条件，例如变异的大雾和制冷。同时还可以操纵这些外型连在一起，以在锻炼资讯里注意到到的不尽相同必要条件之间开展插值（例如多幽与晴朗的天空，或白天和黑夜）。上图 4. 外型示例允许静态展示造出不尽相同的制冷和大雾必要条件。整个环境污染可以由任意数量的 Block-NeRF 组成。为了这样一来，分析执法人员利用两种屏蔽机制仅贴上图给定远距离视点的无关区块，这里只考虑远距离视点设定半径内的 Block-NeRF。此外，系统对于每个候选者都会计算造出来无关的可见病态。如果平均滤除低于阈值，则丢弃 Block-NeRF。上图 2 发放了一个可见病态屏蔽的示例。可见病态可以快速计算造出来，因为它的互联网独立于粉红色互联网，并且不所需以远距离上影像分辨率开展贴上图。屏蔽后，一般而言有 1 到 3 个 Block-NeRF 所需合并。上图 5. Google的静态包含公之于众必要条件，这借以理解锻炼资讯里共存的公之于众量变异，允许用户在逻辑引理过程里以进化可理解的方式为改回输造出上影像的外型。为了修葺整个城市片里，分析执法人员在录音街景时俘获仍然多肽资讯（超过 100 秒），并在几个月末内在特定远距离之内内重复俘获不尽相同多肽。Google用于从 12 个摄像俘获的上影像资讯，这些摄像共同发放 360° 配置文件。其里 8 个摄像从车顶发放非常简单的环配置文件，另外 4 个摄像位处铁路车辆尾部，指向前方和侧面。每个变焦以 10 Hz 的高频率俘获上影像并存储一个非零公之于众值。铁路车辆身姿是已知的，并且所有摄像机都经过校准。借助这些资讯，该分析在一个共同的参考系里计算造出来除此以外的变焦光线原点和方向，同时将变焦的滚动快门考虑在内。上图 6. 当贴上图基于多个 Block-NeRF 的片里时，该方法用于外型匹配来取得整个片里的相符样子。给定一个 Block-NeRF（上图左）的固定远距离外型，方法会最佳化邻 Block-NeRF 的外型以匹配。在此示例里，外型匹配了在 Block-NeRF 里造成了相符的午后外型。上图 7. 多段资讯的静态增温结果。外型连在一起借以神经互联网避免附加幽雾庞加莱体来理解大雾和强光等环境污染变异。移除公之于众会较宽降低了准确度。身姿最佳化借以锐化结果并消除重复；也的重影，如在第一行的瓦砾上注意到到的那样。未来展望Google分析执法人员暗示，上新法则仍然有一些弊端确实解决，比如均铁路车辆和阴影很难被无论如何移除，植被因为外型随季节变异而在虚拟环境污染里变得明晰。同时，锻炼资讯里的时间不相符（例如施工工作）难以被 AI 自动解决弊端，所需手动更进一步锻炼受影响的之内内。此外，目前难以贴上图包含时序；也的片里上限了 Block-NeRF 对外星人闭环虚拟任务的适用病态。将来，这些弊端毫无疑问可以通过在最佳化过程里学习见下文；也来解决，或者直接对时序；也开展建模。

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