作者提出了基于可微分不可视模块的 NeRF-ID 方法，该方法可以优化粗到精的采样策略，得到比 NeRF 和当前最先进算法更好的视图合成质量，并且显著降低计算时间。

Jun, 2021

提出了一种名为 NeRDF 的新表示方法，旨在实现实时的高效视图合成，通过基频和频率权重的网络预测实现单像素每次只进行一次网络转发，并通过辐射分布进行体素渲染计算，相比现有方法在速度、质量和网络尺寸方面具有更好的权衡，实现了与 NeRF 相似的网络大小下约 254 倍的加速。

Aug, 2023

本文提出 EfficientNeRF，一种高效的基于 NeRF 的方法，用于表示 3D 场景和合成新视图图像。通过在粗略和精细阶段分别提出有效的和关键的采样方法，以显著提高采样效率。同时，设计一种新的数据结构来加速整个场景的缓存以加速渲染速度。结果表明，本方法可以缩短 88% 以上的训练时间，实现超过 200 FPS 的渲染速度，而仍保持竞争力的准确性，从而促进 NeRF 在现实世界中的实际应用和推广。

Jun, 2022

NeRF-SR 是一种高分辨率、低分辨率输入的新视角综合解决方案，基于神经放射场，利用超采样策略和改进网络，在没有外部信息的情况下，实现了高质量的新视角合成。

Dec, 2021

该论文提出了一种改进 NeRF 渲染质量的近表面采样框架，通过估计 3D 场景的表面，只在表面周围进行采样，从而提高了渲染质量，并且能够显著加速 NeRF 模型的训练时间。

Oct, 2023

该论文介绍了一种新的基于神经网络点云的辐射场模型 ——Point-NeRF，它结合了 NeRF 和深度多视图立体成像两种方法的优点，可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。Point-NeRF 可以通过射线行走的渲染管道有效地渲染神经点特征，相对于 NeRF 具有快速训练和处理 3D 重建错误和异常数据的优势。

Jan, 2022

通过改进射线采样方法，在保持真实感渲染结果的同时提高了神经辐射场训练的效率，加快了神经网络的收敛速度并更准确地感知场景的空间几何结构。

Aug, 2023

本文提出了一种叫做 NeRF 综合的新任务，利用 NeRF 补丁范例的结构内容构建大尺寸的新辐射场，我们提出了一种两阶段的方法来综合新场景，控制场景的照明效果采用阴影指导而不是分离场景，我们表明了我们的方法可以生成高质量的结果，对曲面上的新场景进行综合，增强了我们所提出的 NeRF 综合方法的实用性。

Jun, 2023

本文介绍一种新的深度残差 MLP 网络用于学习 Neural Light Field（NeFL），通过从预训练的 NeRF 模型中转移知识进行数据精馏，以此消除 NeRF 的迭代采样问题，在合成和现实场景下的实验结果表明，与其他算法相比，我们的方法在节省计算资源和提高渲染质量方面具有明显的优势。

Mar, 2022

通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进，使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。

Oct, 2020