本文提出了一种基于神经径向基方法的生成神经体模型，通过学习未标记的单目视频，在不需要地面真实标签的情况下，共同完善的姿势和体积身体形状和外观，有效改善了多样化数据集上的准确性，是对使用反向运动学的引入的一个重要贡献。

Feb, 2021

提出了一种只需要一张源图像就能重建高保真度的三维面部角色建模方法，通过使用 3D GAN 的生成先验和有效的编码器 - 解码器网络来重建源图像的规范神经体积，同时使用补偿网络来补充面部细节，并引入变形场来对面部表情进行精细控制。与多种先进方法相比，实验结果显示合成效果更加优越。

Jul, 2023

提出了 GNeRF 框架，将生成对抗网络（GAN）与神经辐射场（NeRF）重建结合起来，应用于复杂场景的视角合成。该框架通过两个阶段的端到端优化，解决了较少研究的未知相机姿态外部场景问题，并在多种场景中取得了优异的效果。

Mar, 2021

ZIGNeRF 是一种基于 Zero-shot GAN 反演和新颖的转换器进行图像生成的模型，其可以从单个输入图像生成多视图图像，分离对象与背景并实现 360 度旋转或深度和水平平移。

Jun, 2023

本文提出了利用神经辐射场学习单个视角下的 3D 物体建模方法，并通过类别级别的训练数据来重建物体外形，进而实现新视角综合渲染和单目深度估计的高精度结果。

Nov, 2021

这篇论文提出了一种基于多视角几何约束、利用稀疏输入视角和深度一致性损失函数的方法: Sparse Pose Adjusting Radiance Field (SPARF)，以在仅有少数宽基线输入图像的情况下 (尽低至 3 张)，实现新视角合成，同时在多个具有挑战性的数据集上取得了新的最先进结果。

Nov, 2022

iNeRF 是一种基于 “倒置” 神经辐射场（NeRF）的框架，它可以通过合成图像与观察图像像素之间的残差最小化来实现无网格姿态估计。实验表明，iNeRF 可以应用于复杂的真实场景中，还可以执行目录级别物体姿态估计。

Dec, 2020

通过利用神经辐射场（NeRF）的一个紧凑的单一图像表示，我们能够从单一图像中推断物体渲染，三维重建和抓握姿势预测，从而比先前方案小两个到三个数量级，而实现可比的视图重建和抓握性能。

Oct, 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

MVG-NeRF 组合了传统的多视角几何算法和神经辐射场 (NeRF) 用于基于图像的三维重建。我们提出使用像素级深度和法线来引导 NeRF 优化，以提高所估计表面的质量。实验结果表明，该方法可以从图像中获取干净的三维网格，同时在新视角合成方面具有竞争力的表现。

Oct, 2022