高效神经渲染的体素混合原理
本文提出一种利用神经放射场和局部像素对齐特征预测人头部的体积化代理，可以在多身份环境中进行泛化，并且无需明确的 3D 监督。该方法在以光度渲染损失为基础的端到端训练中表现出更好的质量，并且能够生成真实的面部表情。
Jan, 2021
通过学习，我们提出了一种表示动态物体的方法，该方法由编码器 - 解码器网络和可微分的射线行进操作组成，它不需要明确重建或跟踪物体，使用了 3D 体积表示法，表现出更好的图像质量，为高分辨率应用提供了一种从表面到体积的方法
Jun, 2019
本文提出了一种名为神经体维网格生成器的神经网络模型，可以从随机噪声或参考图像中生成高质量的三维网格结构，并且通过比较实验，证明了这种方法在使用体素作为输入时相对于其他最先进的方法更具有稳健性，并且拥有更好的性能。
Oct, 2022
我们提出了一种面向多视角重建的具有一致拓扑的面网格的网格体渲染方法，通过将稀疏网格特征扩散到周围空间以模拟体渲染所需的辐射场，从而实现对网格几何和隐式外观特征的梯度反向传播，并展示了变形不变性的特性以实现网格编辑后的逼真渲染。
Apr, 2024
基于基元的体积表示可以用于建模散射和发光介质，并具有相对高效的渲染。我们提出了基于混合核心体积基元的散射和发光介质建模方法，并提供了一些优化以实现高性能和易用性。
May, 2024
本研究提出了一种使用神经渲染的方法，利用新颖的神经表征重构对象的透明部分，并保留物体的逼真外观，使用非常高效的着色器代码支持实时渲染，并通过标准的着色器代码生成，实现与现有硬件和软件系统的无缝集成。
Dec, 2022
本文提出了一种创新的框架，采用体积表示法对网格进行紧缩、更新和细化，同时采用哈希方法实现 O (1) 的访问，引入 Hamming 距离方法进一步改善三角形一致性，同时使用基于锁和无锁操作实现 GPU 并行计算，实验证明该方法在在线重建过程中能够显著减少网格内存占用且速度快。
Mar, 2018
本文提出了一种用于动态场景实时视角合成的体积视频新表示法，通过使用浅层 MLP 网格和共享的 2D CNN 解码器动态预测 MLP 参数，显著提高了渲染速度并降低了存储成本，实验表明，该方法在渲染质量上实现了最先进的水平，同时能够通过 RTX 3090 GPU 以 41.7fps 的速度对 $512 imes 512$ 的图像实时渲染。
Apr, 2023
该论文旨在提高神经体积渲染中几何表示和重建的质量，通过将体积密度定义为拉普拉斯累积分布函数作为有符号距离函数的表示，实现了形状和外观的有效无监督解缠，并在具有多视图的数据集中获得了高质量的几何重建结果。
Jun, 2021