Neural Radiance Fields (NeRFs) are a new representation of 3D scenes for view synthesis and image-based rendering, widely used and extended by thousands of papers, with potential for future advancements in 3D representations.

Aug, 2023

Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.

Apr, 2023

该论文介绍了一种新的基于神经网络点云的辐射场模型 ——Point-NeRF，它结合了 NeRF 和深度多视图立体成像两种方法的优点，可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。Point-NeRF 可以通过射线行走的渲染管道有效地渲染神经点特征，相对于 NeRF 具有快速训练和处理 3D 重建错误和异常数据的优势。

Jan, 2022

本篇论文提出了一种新的方法，通过将 NeRFs 融合为可与高度并行的图形渲染管线完全兼容的高效网格神经表示，使用屏幕空间卷积，来提高外观的质量和整个框架的表现。

Apr, 2023

通过将场景自适应地细分为轴对齐的包围盒，并使用树层次结构方法将较小的 NeRF 分配给不同大小的子空间，该论文提出了一种有效的适应性多 NeRF 方法，以加速针对复杂场景的神经渲染过程，以实现对特定场景部分的精细神经表示。

Oct, 2023

该论文提出了一种名为 Sparse Neural Radiance Grid 的新方法，它使用学习的稀疏体素网格表示，通过对神经辐射场（Neural Radiance Fields）进行预处理和存储（烘焙）来实现实时渲染。通过该方法，可以在以往的基础上保留了 NeRF 渲染精细几何细节和视图相关外观的能力，实现在普通硬件上进行实时渲染。

Mar, 2021

本文提出 EfficientNeRF，一种高效的基于 NeRF 的方法，用于表示 3D 场景和合成新视图图像。通过在粗略和精细阶段分别提出有效的和关键的采样方法，以显著提高采样效率。同时，设计一种新的数据结构来加速整个场景的缓存以加速渲染速度。结果表明，本方法可以缩短 88% 以上的训练时间，实现超过 200 FPS 的渲染速度，而仍保持竞争力的准确性，从而促进 NeRF 在现实世界中的实际应用和推广。

Jun, 2022

本文介绍了一种基于纹理多边形的新型 NeRF 表示方法，能够高效地使用标准渲染管道合成新图像，这种方法允许使用传统的多边形光栅化方法对 NeRF 进行渲染，从而在各种计算平台上实现交互式帧速率。

Jul, 2022

提出了一种基于超网络范例的少样本学习方法，通过从训练数据中收集信息并生成通用权重的更新，实现了从少量图像中一步生成高质量的 3D 物体表示的高效方法。通过与最先进的解决方案进行直接比较以及全面的剔除研究，证实了该方法的有效性。

Feb, 2024

本研究提出了一种基于 Neural Radiance Field 的方法，利用显式网格表示与场景的隐式神经表示建立对应关系，使用户可以利用网格形变方法进行可控的形状变形，并合成编辑后的场景的新视角图像。

May, 2022