提出了一种名为 ActiveNeuS 的方法，该方法在选择视图时考虑了不确定性，通过同时计算图像渲染不确定性和神经隐式曲面不确定性，避免了稀疏输入训练阶段引入的偏差，通过使用曲面信息和格点高效地选择多样的视点，提升了 3D 场景重建的性能。

May, 2024

SfMNeRF 提出了一种基于神经辐射场的方法，结合自监督深度估计方法对样本进行重构，同时利用极线和光度一致性等约束构建 3D 场景几何图像，提高了神经辐射场的表现，实现了更好地合成新视角。

Apr, 2023

本文通过 RustNeRF 算法提出了一种实现在现实世界中高质量三维模型合成的方法，通过利用实际影像退化建模、隐式多视图引导等实现了对 NeRF 训练模型的改进。实验结果表明 RustNeRF 方法在面对实际影像退化时表现出更好的鲁棒性。

Jan, 2024

本文提出了一种使用神经辐射场（NeRF）生成训练样本的场景坐标回归（SCR）方法，并且通过设计 NeRF 来预测渲染数据的不确定性，在像素级别揭示数据的可靠性；将 SCR 公式化为带有认识不确定性的深度证据学习，用来评估信息获取与场景坐标质量；基于不确定性的三个方面，形成了一种新的视角选择策略，极大地提高了数据效率。实验结果表明，我们的方法能够选择带来最大信息增益的样本，并以最高效率提高性能。

Oct, 2023

本论文提出了一种基于学习的方法，利用无组织的野外照片合成复杂场景的新视图，并介绍了一系列扩展 NeRF 的方法以解决自然图像中的一些问题，最终成功地构建了名称为 NeRF-W 的系统，能够从互联网上的无组织照片集合中重建场景并呈现接近于照片现实主义水平的合成视图。

Aug, 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

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

提出了一种名为 SE-NeRF 的自我进化神经辐射场框架，通过在教师 - 学生框架中将 few-shot NeRF 转化为，将由教师生成的附加伪标签训练学生，通过使用可靠性估计方法提取射线级伪标签，使得 NeRF 能够学习更准确、更强健的三维场景几何，并展示与评估了将该自我训练框架应用于现有模型时改进了渲染图像的质量并在多种环境中实现了最先进的性能。

Dec, 2023

提出了 Stochastic Neural Radiance Fields (S-NeRF) 作为一种泛化标准 NeRF 的方法，在机器学习中使用贝叶斯学习框架进行优化，得出可以量化与模型估计相关的不确定性的概率分布，为场景信息提供了更可靠的预测和置信度值。

Sep, 2021

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