清华与帝国理工推出联邦多视图合成框架，优化VR内容交付
有效地为元宇宙中的无线内容交付提供计算、存储和通信资源
（映维网Nweon 2025年03月19日）元宇宙有望实现全新的沉浸式娱乐、教育和商业应用。然而，无线网络的虚拟现实传输属于数据和计算密集型，所以引入满足严格服务质量要求的新颖解决方案至关重要。
随着边缘智能和深度学习的最新进展，清华大学和帝国理工学院团队开发了一种全新的多视图合成框架，可以有效地为元宇宙中的无线内容交付提供计算、存储和通信资源。
研究人员提出了一个使用单视图图像集合的3D感知生成模型。单视图图像传输给具有重叠视场的一组用户，与传输Tile或整个3D模型相比，这避免了大量内容传输。
然后，他们提出了一种联邦学习方法来保证有效的学习过程。利用较大的latent特征空间对垂直和水平数据样本进行表征可以提高训练性能，而在联邦学习过程中，通过减少传输参数的数量，可以实现低延迟通信。
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