本文提出了一个针对光度立体问题的不需要校准的深度神经网络框架，通过估计输入图像的光线方向来计算表面法线、双向反射分布函数值和深度，同时显式模拟图像形成过程中的凹凸面部分的互反射效应，结果表明该方法在挑战性主题上表现优于监督和经典方法。

Dec, 2020

本文旨在解决在未知物体形状、物体反射率和光照方向的情况下进行三维物体重建的任务，提出了一种新的利用神经反演渲染和渐进式反射率基础来解决未标定光度测量问题的方法。该方法在真实世界数据集上表现出最先进的精度。

Jul, 2022

本文介绍了一种光度立体网络，该网络直接学习光度立体输入和场景表面法线之间的关系，通过合并所有输入数据到观察映射中，进一步处理无序的任意数量的输入图像，提高旋转伪不变性等训练和预测效果，通过基于物理的渲染器生成的综合光度立体数据集进行训练，能更好地解决非凸表面下的场景光照估计问题。

Aug, 2018

本研究提出了一种基于神经反演渲染的多视角光度立体（MVPS）方法，能够同时估算几何形状、材料和光源，并且在人工渲染、再照明和材质编辑方面具有较高的精度。

Jul, 2022

本文提出了一种新的神经网络基于 BRDF 模型和贝叶斯框架，用于从一个已知几何物体的单个图像中联合估计反射和自然照明。该模型用可逆神经网络表达反射率，利用高维表示的表达能力，紧凑分析模型的计算简洁性和真实世界 BRDF 的物理可行性。实验表明，这种神经网络可帮助解决具有挑战性的辐射反问题。

Aug, 2020

本研究提出了一种基于多视角立体网络、光谱反射率、深度学习的方法，旨在从六幅图像中重建物体的高质量几何结构和空间变化的 BRDF，通过最小化光度误差优化多视角反射率网络的潜在空间，成功地实现了从稀疏数据中重建出高质量的物体，进而渲染出真实的图像。

Mar, 2020

通过基于高斯的法线表示，本文提出了一种监督的方式来学习反射场景中几何形状的细节，通过极化先验引导几何学习，并通过优化过程中的重新权重策略来减轻极化先验的噪声问题，实验证明本文的方法在反射场景的神经三维重建中表现出色。

Mar, 2024

介绍了一种用于集成多视角反射和法线映射的通用范例。它使用像素级联合参数化反射和法线，将它们视为在模拟的不同光照下渲染的辐射矢量。该方法在神经体渲染的基于 3D 重建中，实现了反射和法线映射的无缝集成，同时保留单一的优化目标，从而优于最先进的 MVPS 方法，特别是在高曲率或低可见性区域的详细 3D 重建方面。

Dec, 2023

该研究提出了一种 CNN 基于光度立体的方法，能够处理如光传播、透射视图几何和镜面光反射等现实假设，通过两个主要步骤迭代估计形状和辐射方向，取得比现有状态 - of-the-art 方法更好的实验效果。

Sep, 2020

该研究提出了一种称为 NeRO 的基于神经渲染的方法，用于从采集于未知环境中的多视角图像中，重建反射物体的几何和 BRDF。该方法通过两个步骤解决了在多视角情况下反射物体重建的困难，并成功地重建出了几何和 BRDF。

May, 2023