时空外推

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。