Splatfacto-W的外觀特徵建模確實可以與其他神經輻射場（NeRF）方法相結合，以獲得更好的整體性能。以下是幾種可能的結合方式：
與NeRF-W的結合：Splatfacto-W可以借鑒NeRF-W中對靜態和瞬態遮擋物的分離建模方法，通過引入瞬態物體的專門處理機制，進一步提高對瞬態現象的重建能力。
融合多視角學習：可以將Splatfacto-W的外觀特徵建模與其他NeRF變體（如CR-NeRF）結合，利用多視角信息來增強外觀特徵的學習，這樣可以提高模型在複雜場景中的表現。
集成生成對抗網絡（GAN）：將外觀特徵建模與生成對抗網絡結合，可以在生成過程中引入對抗學習，這樣可以提高生成圖像的質量和真實感。
使用多模態數據：結合來自不同來源的數據（如深度圖、RGB圖像等），可以豐富外觀特徵的學習，從而提高整體性能。
通過這些方法，Splatfacto-W的外觀特徵建模可以與其他神經輻射場方法形成互補，進一步提升在各種場景下的重建質量和渲染速度。