CVPR 2023 精选论文学习笔记：Instant Volumetric Head Avatars
以下是四个可以作为分类标准的特征：
1. 数据表示。数据表示是 NeRF 的一个基本方面，它决定了输入数据如何在模型中编码和利用。数据表示的选择会显著影响 NeRF 模型的效率、准确性和适用性。
隐式 NeRF。隐式 NeRF 使用一个连续函数来表示场景，将空间中的每个点映射到其对应的颜色和密度值。这种连续表示具有以下优点：
- 表达力：隐式 NeRF 可以有效地捕捉精细的几何形状和复杂的细节，使其适用于模型复杂场景。
- 效率：隐式