释放双眼，带上耳机，听听看~！
用于高效表示复杂时空信号的残差神经场。
ResFields官网链接地址：https://markomih.github.io/ResFields/
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ResFields 介绍
ResFields是一种专门设计的网络，用于有效表示复杂的时空信号。它引入了时变权重到多层感知机中，利用可训练的残差参数增强了模型的表达能力。
ResFields用户群体
2D视频逼近、动态形状建模、动态NeRF重建
用于视频压缩和重建，用于动态3D场景的建模和渲染，用于时变3D数据的捕捉和重建。
ResFields的核心功能
- 将时变权重引入多层感知机中，利用可训练的低秩残差参数增强模型的表达能力，无缝兼容现有的MLP网络，提高模型的泛化能力，可广泛应用于各种MLP网络表示的时空信号。
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