本文提出了可动态变化神经辐射场 (animatable NeRF) 的方法用于从单眼视屏中创建细节丰富的人物角色，通过引入显式姿势引导变形的方式学习场景表示网络扩展神经辐射场 (NeRF) 到带有人体运动的动态场景，并展示了该方法在人物几何和外观重建、真实感渲染和动画设计等方面取得了突破性成果。

Jun, 2021

本论文提出了一种名为 MonoHuman 的新型框架，该框架使用共享双向变形模块和前向对应搜索模块来创造出一个可塑性质高的形变场，其利用离线关键帧信息来推断人体不同部位运动的相关特征，使得生成的虚拟角色在姿势、细节和视角等方面更为真实。与其他现有方法相比，该框架产生的效果更为卓越。

Apr, 2023

该论文提出了一种基于静态基于点的辐射场的新颖可控人体动作合成方法，通过编码点云转换来应用变形，并利用奇异值分解估计局部旋转以使渲染结果与规范空间训练一致。实验表明，我们的方法在精细级复杂变形方面明显优于现有技术，且可推广到除人物之外的其他 3D 角色。

Oct, 2023

本文提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景，并在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。通过训练两个 NeRF 模型（human 和 scene），并依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状，可以从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场，进而在规范空间中训练人体模型。我们的方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节，包括服装褶皱和配件，并提供在新视角和新姿势下人体的高质量渲染和背景。

Mar, 2022

提出了 PixelHuman，一种新颖的人类渲染模型，可以从几张具有未知身份、视角和姿势的人的图像中生成可动画的人类场景，并通过神经辐射场和姿势感知像素对齐特征合成每个目标场景，在几张图像中实现了多视角和新颖姿势合成的最新性能。

Jul, 2023

本文提出了神经可变形场（NDF）来用于多视角视频中人体动态数字化。首先，采用拟合的参数化身体模型包围学习到的神经可变形场，并利用神经网络来映射动作到 NDF 的动态。实验表明，NDF 能够合成具有新视角和新姿势的数字表演者，具有详细和合理的动态外观，并且明显优于最近的人体合成方法。

Jul, 2022

本文提出了一种基于动态神经辐射场和网格参数化三维人体模型的新方法，通过映射表征人体在不同姿势和角度的变化特征，实现了高质量渲染。

Aug, 2022

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

基于 NeRF 的人体表演姿态依赖渲染的新方法，通过将辐射场围绕 SMPL 人体模型进行扭曲，实现了新的表面对齐表示，可以通过骨骼关节参数和视点来实现动画化，并通过引入新的重新映射过程来实现高质量渲染。

Nov, 2023

本文提出了神经辐射场用于人物运动的渲染和时空（4D）重建，该方法将神经场表示、新视角合成和隐式统计几何人类表示相结合，并应用于人类姿势识别和服装模拟。

Oct, 2021