提出了一种基于神经辐射场和几何引导注意力机制的方法来合成高保真度的自由视点图像，并通过实验证明其具有更好的合成效果和几何重建精度。

Mar, 2023

HumanNeRF 是一种通用的神经表示方法，它沿着多视角输入引入了一个聚合像素对齐特征，并使用一种姿态嵌入的非刚性变形场来处理动态运动，进而通过外观融合模块进一步提高渲染质量，实现了在各种多视角动态人体数据集上合成具有照片般逼真的自由视角人类的高效和通用性。

Dec, 2021

提出了 MVSNeRF，这是一种新颖的神经渲染方法，可以通过快速网络推理从仅三个附近输入视图重建辐射场，利用平面扫描代价体进行几何感知场景推理，并将其与基于物理的体积渲染相结合，能够横跨场景（甚至是室内场景）泛化，并仅使用三个输入图像生成逼真的视图合成结果，比类似工作在可推广的辐射场重建方面表现显著优越。

Mar, 2021

本研究提出了一种基于人体参数模型学习可泛化神经辐射场的新方法，使用稀疏多视角相机合成任意人类表演的自由视点视频，并在实验中取得了明显的优于以往 NeRF 方法的表现。

Sep, 2021

本研究提出利用全局和局部特征构建表达式三维模型的方法，通过训练 MLP 网络，实现从单个未定位图像中合成新视角，并在多个物体类别上进行泛化，获得了比现有方法更出色的性能和更丰富的细节渲染。

Jul, 2022

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

提出了一种适用于多人场景的通用分层场景表示方法，用于多人视点渲染，无需每场景优化且只需要很少的输入视图。通过将场景分割为多人分层光辐射场，并通过迭代参数修正和多视图特征融合实现与输入视图的像素级对齐的 3D 模型，进一步提出了新颖的端到端训练模块进行人体模型校正。在新颖视图综合和非人物优化场景 NeRF 方法上表现优越，而与分层场景方法在测试时间优化方面相当。

Sep, 2023

本研究提出了一种基于神经辐射场的高保真度自由视点下人体合成的通用且高效的管道，其中利用几何引导的多视点特征整合方法和渐进式渲染管道通过提供完整的几何体积和预测的密度值来显著提高多个泛化设置下的综合性能和渲染效率。

Dec, 2021

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

我们将来自未知姿态的多视图重建问题作为一个生成建模问题。通过一组未标注的场景的 2D 图像，我们的方法同时学习了一个网络来预测从 2D 图像输入中的相机姿态，并学习了用于 3D 场景的神经辐射场（NeRF）的参数。通过在标准去噪目标下使用去噪扩散概率模型（DDPM）将姿态预测网络和 NeRF 结合在一起并训练系统来推动学习进展。我们的框架要求系统通过预测图像的姿态并渲染 NeRF 来完成去噪输入 2D 图像的任务。学习去噪因此迫使系统同时学习底层的 3D NeRF 表示和从图像到摄像机外参数的映射。为了促进后者，我们设计了一个自定义的网络架构来将姿态表示为一个分布，从而在仅进行去噪训练时具备发现视图对应关系的隐式能力。这种技术允许我们的系统成功构建 NeRFs，并在竞争方法失败的具有挑战性的场景中使用。在训练结束时，我们学习到的 NeRF 可以被提取并用作 3D 场景模型；我们的完整系统可以用于采样新的相机姿态并生成新的视角图像。

Jun, 2024