通过使用轻量级 ToF 传感器的信号，结合多模式隐式场景表示、粗糙到精细的优化策略和时间信息处理，该研究提出了一种用于相机追踪和稠密场景重建的稀疏光准测距技术，取得了良好的结果。

Aug, 2023

我们的研究目标是从复杂动态场景的单目视频中生成高质量的新视图。为了解决过去方法在准确建模复杂物体运动方面的局限性，我们提出了一种新方法，结合了近期的广义 NeRF 和在时间和频率域中操作的模块，以改善动态场景的图像合成的精确度和视觉质量。

Jan, 2024

本研究提出了一种时间变化的表示方法，用于跟踪和重建动态场景，并使用动态选择策略的神经辐射场结合同时定位和建图框架，实现了更有效的动态建图方法。

Oct, 2023

提出了 OD-NeRF，它可以实现动态三维场景的流式训练和渲染，并在实现帧间隐式跟踪和采样方面取得了重要进展。

May, 2023

本文提出了一种使用单光子激光雷达系统测量的时间分辨光子计数直方图来渲染瞬态 NeRFs 的新方法，并且通过少量输入视点的训练，相较于基于点云监督的方法能够更好地恢复几何和传统外观。瞬态 NeRFs 对于在自动驾驶、机器人技术和遥感领域中模拟原始激光雷达测量的下游任务特别有用。

Jul, 2023

该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

Oct, 2022

通过引入点云动态辐射场（Point-DynRF）的新框架，该论文解决了动态辐射场几何一致性仅限于相邻输入帧的问题，并通过训练神经点云和动态辐射场的全局几何信息和体积渲染过程来优化辐射场和几何代理，从而相互补充。实验证明了该方法的有效性。

Oct, 2023

本篇论文提出了一种计算模型，将激光飞行时间相机的形状、照明和反照率推断联系起来，并通过有效的非参数回归树近似模型输出，为每个像素提供深度、等效反照率和环境光强度的估计和不确定性。同时，通过拓展单路径模型为双路径模型，无需额外计算成本即可描述多径效应。

Jul, 2015

提出了一种基于神经建模的非直视成像框架，采用多层感知器（MLP）来表示神经瞬态场（NeTF），并引入 Monte Carlo 技术来提高重建的鲁棒性和细节保留。实验结果表明，该方法在合成和实际数据集上提供了更高质量的重建并保留了先前方法中缺失的细节。

Jan, 2021

本研究中，我们介绍了一种新方法，通过联合估计静态和动态辐射场以及相机参数来解决使用 SfM 算法估计相机姿态时的不稳定性问题，实验证明此方法比现有的动态视图合成方法表现优异。

Jan, 2023