实验结果表明 ， Point-NeRF_20K 明显优于 IBRNet 结果 ， 具有更好的 PSNR、SSIM 和 LIPIPS；该研究还通过更好的几何和纹理细节实现了高质量渲染 ， 如图 7 所示 。

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【神经辐射场基于点，训练速度提升30倍，渲染质量超过NeRF】
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与不同场景的比较：Point-NeRF 在 20K 迭代后 ， 非常接近 NeRF 在 200K 迭代训练后的结果 。 从视觉上来讲 ， Point-NeRF 在 20K 迭代后在某些情况下已经有了更好的渲染效果 ， 例如图 7 中的 Ficus 场景(第四行) 。 Point-NeRF_20K 只用了 40 分钟进行优化 ， 而 NeRF 需要 20 + 小时 ， 两者相比 ， Point-NeRF 快了近 30 倍 ， 但 NSVF 的优化效果只比 Point-NeRF 的 40 分钟效果略好 。 如图 7 所示 ， Point-NeRF 200K 结果包含最多的几何和纹理细节 ， 而且 ， 该方法是唯一可以完全恢复的方法 。