نقدّم نموذج k-planes، وهو نموذج شفاف (white-box) لحقول الإشعاع في أبعاد عشوائية. يستخدم نموذجنا ( \binom{d}{2} ) مستويات لتمثيل مشهد ذي أبعاد ( d )، مما يوفر طريقة سلسة للانتقال من المشاهد الثابتة (حيث ( d=3 )) إلى المشاهد الديناميكية (حيث ( d=4 )). تُعد هذه التحليل المستوي (planar factorization) وسيلة سهلة لإدخال افتراضات مسبقة محددة حسب البُعد، مثل السلسة الزمنية والهيكل المتعدد الدقة في الفضاء، كما تُنتج تحليلًا طبيعيًا للمكونات الثابتة والديناميكية للمشهد. نستخدم مُفكّك ميزات خطيًا مع قاعدة لون مُدرّبة، مما يحقق أداءً مشابهًا لـ MLP غير الخطي (النموذج المظلم أو black-box). على مجموعة متنوعة من المشاهد الاصطناعية والواقعية، الثابتة والديناميكية، ذات مظهر ثابت أو متغير، يُظهر k-planes دقة استرجاع تنافسية وغالبًا ما تكون الأفضل في فئتها، مع استخدام منخفض للذاكرة، ويحقق ضغطًا بنسبة 1000 ضعف مقارنةً بشبكة 4D كاملة، ويتميز بعملية تحسين سريعة باستخدام تنفيذ بحت باستخدام PyTorch. لمزيد من نتائج الفيديو والكود، يُرجى زيارة: https://sarafridov.github.io/K-Planes.