NeRF衍生建设项目，谷歌用Waymo自动驾驶汽车打造3D数字城市

隔时间和对算力的依赖，在延展3D布景生产能力时，无需重一新锻炼整个网络。反之亦然，只无需统一位图每一个Block-NeRF的分区，然后根据它所在的位置，合称做3D布景。

这些NeRF子系统可分段位图和锻炼，在数值流程中的不间断布景的平滑化学合成。同时，还简化了样式代码，以匹配周边环境光照前提条件，实时修正反射率权重。

而为了让Block-NeRF在各有不同周边环境中的也能稳定捕捉数据资料，Waymo更动了几种架构设计，并为每个统一的NeRF投身样式连在一起、学习姿态侧重和柔性披露功能性。此外，为了进一步提高NeRF子系统的重新组合特性，还引入了一个专门的拼接匹配程序。

为了遮盖目的周边环境，Waymo不会在每个交叉口放有一个Block-NeRF，可遮盖方面小巷75%覆盖面积。这意味著两个相邻市区域内区平常有50%试图重合。这些NeRF子系统的尺寸和的设计可自定义，只要确保完整遮盖整个布景即可。

两个化学合成数据资料集

为了展示科学研究，数据分析分别成立了基于纽约阿拉莫波数和精神湾化学合成的3D布景。据悉，阿拉莫花园覆盖面积960x570米，数据资料分别捕捉于6翌年、7翌年和8翌年，共由35个Block-NeRF分成，经过了38到48次数据资料搜集锻炼，锻炼每个Block-NeRF分别适用了6.5万到10.8万张图表数据资料，累计搜集间隔时间为13.4天内（1330次数据资料搜集）。

精神湾数据资料集则是一个对照数据资料，作为Block-NeRF的锻炼计量。该数据资料是在2020年11翌年一次性搜集的，捕捉到的图表拥有一支的周边环境前提条件，搜集间隔时间高达100秒，相关联1.08公里路程、1.2万张图表。

经过实验验证，数据分析发现Block-NeRF还发挥作用一些局限，比如：

1）如果；也没正确移去，它们则不会造成了填充的位图中的浮现伪影，比如正确移走卡车后，平常还不会遗失卡车的影子。

2）另外，化学合成布景中的的植被也打破了忘却感觉，因为树叶不会丝丝移动的优点，造成了榕树和植物学的位图结果模糊。

3）锻炼数据资料中的则不会浮现间隔时间不原则上的子系统，无需手动重一新锻炼。

都有的是，现有Block-NeRF还无法位图实时；也，将不会可以在简化流程中的锻炼瞬态；也，或是直接对实时；也机器学习来应付这一疑虑。也可以通过分割掩模、边境线框来复合Block-NeRF和之外柔性的NeRF；也。

此外，还无需采用缓存技术、密集体积六边形等方式，来简化NeRF位图的数值成本、延迟。参见：Waymo

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