本研究提出了一种新的深度场景表示方法 —— 神经反射场，该方法使用全连接的神经网络编码场景中任意 3D 点的体密度、法线和反射属性，并将其与可微分的物理模型相结合，从而能在任意视点和光照条件下渲染图像，实现高质量的视角合成和照明重建。

Aug, 2020

通过在图像空间而非 UV 空间中学习反射先验，该研究提出了一个名为 ID2Reflectance 的框架，可以直接估计单幅图像的反射映射，减少对反射数据的依赖，并展示了出色的泛化能力和在野外人脸上状态最佳的面部反射重建结果。

Mar, 2024

利用单视图图像下不同点光源捕捉来学习神经场景表示，利用阴影和明暗等单目线索推断场景几何，并学习神经反射场，用于代表场景 3D 几何和 BRDF。实验表明，该方法能够从单视图图像中恢复场景的 3D 几何，包括可见和不可见部分，适用于新视角合成和再照明等应用。

Oct, 2022

本文提出了一种基于 CNN 编码器和可微分光线追踪器的面部重建方法，使得在不同照明场景下，可以得到更高质量更真实的面部形状、外观和照明，从而实现实用的应用，如重新照明和自动去除自阴影。

Mar, 2021

使用动态神经辐射场模型重新构建并生成能够通过单目输入数据学习的场景表示，结合场景表示网络和低维可变形模型进行虚拟场景生成。

Dec, 2020

本文提出一种能够重建面部几何形状、在单个单目图像中重建时空变化的面部反射的新颖面部重建方法，采用基于 DNN 的自编码器和可微分光线追踪图像构建，同时利用自监督训练方法实现高保真度的面部重建，同时实现了面部反射和几何形状的高度解耦。

Mar, 2022

使用神经辐射场的语义模型构建了一个逼真的人脸模型，可用于面部重定向和表情编辑。

Oct, 2022

本文提出利用神经投影映射技术在增强现实应用中实现对投影仪的高分辨率自适应校准和照片级别的光线编辑。通过将虚拟投影纹理与场景参数全微分，可以优化得到所需的外观。此外，本文展示了在材料和场景重建等方面，较传统方法更好的性能。

Jun, 2023

本文提出了一种创新的两阶段方法，用于从稀疏视图图像重建人脸，该任务由于每个个体的独特几何和复杂皮肤反射而具有挑战性。我们的方法专注于从环境光中分解关键的面部属性，包括几何、漫反射和镜面反射。开始时，我们从多样化的个体脸部图像集创建一个通用的面部模板，捕捉关键的几何和反射特征。在第二阶段，我们在该模板的指导下对每个具体的人脸模型进行细化，进一步考虑几何和反射之间的相互作用，以及对面部皮肤的次表面散射效应。我们的方法能够从仅有的三幅图像中重建出高质量的面部表示，提供了改进的几何准确性和反射细节。通过全面的评估和比较，我们的方法表现出优越性，有效解离几何和反射成分，提高了合成新视图的质量，为再照明和反射编辑等应用开辟了可能。我们将代码公开可用。

Dec, 2023

本论文提出了一种基于联合学习参数人脸模型和面部形状、表情、反射和照明的回归器的方法，其结合了 3D 可塑模型（3D Morphable Model）的优点和学习校正空间的空外推广优点。

Dec, 2017