编者按

• 兼顾精度、速度？
• 既然是利用形状/点云信息，加快query时的速度，那可否利用SDF？
  • 这种加速，相当于额外存储一下空间中哪些位置占用低

Motivation

• 现有的方法，由于网络容量/寻找和scene geometry的精确intersection有困难，目前的很多方法都是blurry results
• 提出一种新的表征，用octree结构的voxels来each 存local feature
  这样在采样时就可以跳过无关的voxels，比NeRF快10倍
  
• 至于每个pixel的feature，渲染结构与NeRF类似
  

Overview

• self-pruning
  把占用小于阈值的网格直接剪枝掉
  
• 一个voxel上的feature有顶点补间得来
  

Results

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• 因为用的是显式的sparse voxel 表征，可以轻松用于scene composition
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• 还可以在 ScanNet 上直接进行尝试：首先用注册后的深度图提取点云
  
• 还可以做scene editing：因为用的是显式的voxel
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