本研究针对室外场景中的视点变化及分布偏移问题，提出了基于多头注意机制的几何校正模块和外观校正模块，通过结合这些模块，成功解决了室外场景泛化的挑战，并提供了高质量渲染结果。

Sep, 2023

我们提出了一种新的通用方法，用于阴影感知的多视角卫星摄影测量。我们的建议方法是采用隐式体积表示学习中的最新进展。通过训练 Shadow Neural Radiance Field (S-NeRF) 模型，我们能够实现对场景进行 3D 形状估算、阴影检测和透明物体过滤，而不需要任何显式形状监督。

Apr, 2021

针对如何从神经光辐射场（NeRF）中渲染新视角的问题，本文介绍了 ReNe (重新照明 NeRF) 数据集，细分了现实世界中的物体以及光与相机姿态，通过该数据集，可以表明 NeRF varients 的光照能力，进而确定了一种轻量级体系结构，以获得一种能够在新的光照条件下呈现对象新视角的方案，并用于该数据集的非平凡基线。

Apr, 2023

该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

Jun, 2023

提出一种基于神经辐射场和基于对象的神经散射函数的方法，能够在不重新训练的情况下，对静态及动态场景进行光线追踪模拟，拥有在新光照和新物品排列情况下泛化能力的物理准确的多物体场景组成渲染技术。

Dec, 2020

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

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

本文提出了一种基于神经辐射场（NeRF）的两阶段流程，通过标准化具有不同光照和阴影条件的图像来改善相机重定位，并在基于哈希编码的 NeRF 上实现场景表示，进一步利用重新设计的截断动态低通滤波器（TDLF）和数值梯度平均技术来解决网格化 NeRF 中的噪声图像梯度计算问题，实验证明我们的方法在不同光照条件下的相机重定位取得了最先进的结果。

May, 2024

介绍了 Sat-NeRF，它是阴影神经辐射场（S-NeRF）模型的一个修改实现。它能够从场景的稀疏卫星图像合成新的视图，并考虑图片中存在的光照变化。通过完全连接的神经网络支路输出反照率和入射辐照度两个量，对辐射度进行考虑，将其作为太阳直射光和天空漫反射颜色的函数。通过对 NeRF 进行超参数研究，得出了一些有趣的结论，并且成功地将 NeRF 和 S-NeRF 运行了 100k 次以完全拟合数据并产生最佳预测。

Apr, 2023

该论文介绍了一种名为 SR-TensoRF 的神经辐射场（NeRF）的户外场景再照明方法。SR-TensoRF 通过与太阳对齐的轻量级和快速流程实现了简化的工作流程，不再需要环境映射。我们基于晴天的见解形成了太阳对齐策略，因为与视点相关的阴影是由光线方向决定的。在阴影生成过程中，我们直接使用太阳方向作为输入，极大地简化了推理过程的要求。此外，SR-TensoRF 利用了 TensoRF 的训练效率，结合了我们提出的立方体贴图概念，相比现有方法在训练和渲染过程中加速明显。

Nov, 2023