NeRF:Neural Radiance Fieldsは、入力座標・視線方向を入力とし、輝度値と密度を出力するニューラルネットワークを構築することで、高品質な新規視点画像生成手法を行う手法である。
しかし、基本的に対象が静的なシーンに限定されることや、レンダリング時間が長い等の制約がある。
そこで我々は、静的なシーンに限定されるものの、レンダリング時間を大幅に高速化したPlenOctrees[Yu et al.2021]を動的なシーンに拡張することで、2つの制約を解消することを試みる。
具体的には、（1）入力に時刻を加えたNeRFの学習を行い、（2）各時刻におけるPlenOctreeを時刻分生成する。
加えて（3）レンダラーを時刻方向に拡張することで、動的なシーンにおけるNeRFのレンダリング時間の高速化を目指す。