ambient space
とは
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...目指す事（evaluationするtask） これははやってない これはもやってる事だな 要はt軸の位置変えても、x/y/z/視点の位置を変えても、元々存在しなかった画像を生成(interpolate)できるようにしたいって事だな そんでもって、この人たちが前やってたよりもerror rate少なくいい感じにできるよ、と Intro 現実のものの変化、topological change多いよと ものが割れたりとか 表情の変化（口の開け閉めとか）もよく考えればtopological changeある これはcontinuousな変化ではない（トポロジーが変化するdiscontinuousなタイミングがあるので） なので既存のシーン間interpoalteするアルゴリズムで扱うのが難しかったと この解決策として、ってのがある このpaperは、ざっくり言えばNeRF x レベルセット法 classicalなとの違い classicalなのは次元一つしか増やさないけど、HyperNeRFは何次元でもいけるよと ambient dimensionを増やすっていってる ってなんだ? の知識がないのでよくわからんけど、とりあえずに限っていないってのは分かった non-euqlidianなのをで表現してるらしい Hyperdimentional NeRFでHyperNeRF の代わりにoptimization strategy、らしい よくわからん 人の手が少ないって事なのかな..? Related Works Non-rigid reconstruction とか（とか）を使ったのはあるけど、デバイスセットアップ大変 ただのレンズ一つの時の既存手法も指摘してるけど、その仕組みを理解してないので問題点も理解できない これと同じ話っぽい とりあえず飛ばすか、そのうち理解できたら嬉しい......