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动态场景建模
01 02
WildRayZer：动态环境中的自监督大视角合成
WildRayZer: Self-supervised Large View Synthesis in Dynamic Environments
用「仅相机的静态渲染器 + 残差」做分析-合成测试，从残差自动生成伪运动掩码并蒸馏运动估计器，再以掩码 token 与门控损失梯度把监督聚焦到跨视角背景补全——这套「静态解释不了的就是瞬态」的自监督信号构造方式，可直接迁移到动态场景重建、稀疏视角 NVS 与动态 SLAM 中的运动分割。
Node-RF：基于神经常微分方程 NeRF 学习泛化的连续时空场景动态
Node-RF: Learning Generalized Continuous Space-Time Scene Dynamics with Neural ODE-based NeRFs
把 NODE 的连续时间状态演化嵌入动态 NeRF 的隐式表示中，用 ODE 求解器在特征空间做长程外推，为动态场景建模提供了一种常数显存、可跨观测边界预测未来视角与状态的思路，可直接迁移到动态新视角合成与时空预测任务。