概要
このリポジトリは、ICLR 2026で発表された「Weight Space Representation Learning on Diverse NeRF Architectures」のコードを提供します。
本ツールは、MLP、Tri-plane、ハッシュテーブルなど多様なNeRFアーキテクチャを処理できるフレームワークを提案し、グラフメタネットワークを訓練することでアーキテクチャに依存しない潜在空間を獲得します。
NeRFの研究者や開発者が、異なるNeRFモデル間の比較分析や効率的な表現学習を行うことを想定しており、Hugging Faceでデータセットと事前学習済みモデルが提供されているため、簡単に実験を開始できます。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- GPU必須
- 研究用途
- Hugging Face
- Conda
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 1 |
| カテゴリ | 3D / NeRF |
| アクティビティ | low |