利用神经辐射场（Neural Radiance Fields）的连续体密度和 RGB 值的神经网络，以及基于射线追踪的方式生成真实照片，我们提出了一种利用机载 RGB 摄像头的算法，使机器人在 NeRF 表示的 3D 场景中导航，并通过一种优化算法避免与高密度区域的碰撞，并在线重新规划路径。

Oct, 2021

本文提出了可动态变化神经辐射场 (animatable NeRF) 的方法用于从单眼视屏中创建细节丰富的人物角色，通过引入显式姿势引导变形的方式学习场景表示网络扩展神经辐射场 (NeRF) 到带有人体运动的动态场景，并展示了该方法在人物几何和外观重建、真实感渲染和动画设计等方面取得了突破性成果。

Jun, 2021

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

该论文提出了一种新的非刚性动态场景重建和新视角合成方法 ——NR-NeRF，该方法能够使用一个便携式消费级相机拍摄到的动态场景的 RGB 图像创建高质量的时空几何和外观表示，并且可以生成复杂的渲染场景。

Dec, 2020

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

本文提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景，并在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。通过训练两个 NeRF 模型（human 和 scene），并依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状，可以从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场，进而在规范空间中训练人体模型。我们的方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节，包括服装褶皱和配件，并提供在新视角和新姿势下人体的高质量渲染和背景。

Mar, 2022

该研究论文通过详细研究神经辐射场（NeRF）在工业应用领域的潜力，并提供未来研究方向，证明了 NeRF 在工业领域的潜力。此外，论文还展示了 NeRF 在视频压缩和三维运动估计方面的实验结果，证明了它们在这些应用中的有效性。

Aug, 2023

本文介绍了一种使用神经放射场的全可微合成数据管道，可在不需要人力劳动的情况下按需生成数据，从而使得目标任务的准确性最大化。作者在合成和实际的物体检测任务中展示了方法的有效性，并引入了一个可用于真实场景中具有不同姿势的物体检测的新数据集和基准测试 (YCB-in-the-Wild)。

Jul, 2022

本篇论文介绍了一个结合蒙特卡罗定位 (Monte Carlo localization) 和神经辐射场模型 (Neural Radiance Fields) 的机器人实时视觉定位方法 ——Loc-NeRF，它不依赖于初始位姿估计，可以使用机器人上的 RGB 相机在预训练的 NeRF 模型地图上实现实时本地化，相比现有技术能够更快地完成本地化。我们通过 Clearpath Jackal UGV 的真实数据验证了该方法的有效性，并将代码公开在一个 https URL 上。

Sep, 2022

本文提出了 D-NeRF 方法，将神经辐射场扩展到动态领域，允许从单个相机围绕场景重建和渲染对象的新图像。通过将时间作为系统的额外输入，并将学习过程分为两个主要阶段，可以同时学习两个映射，实现控制相机视图和时间变量以及物体移动的目的。

Nov, 2020