描述了一种基于神经辐射场的方法，通过优化连续的体形变场使移动设备拍摄的照片 / 视频重建变形场景，旨在生成高度逼真的渲染图像。实验表明，该方法可使用手机拍摄的自拍照片 / 视频转换成可变形的 NeRF 模型，并在任意视点产生高保真度的视图。

Nov, 2020

通过简单高效的方法，在复杂的野外场景中从仅仅随意捕捉的图像序列中合成新视角，去除干扰物以及极大地提高收敛速度，从而显著改进了现有技术，为 NeRF 在各种多样化的动态现实应用中开辟了新的研究方向。

May, 2024

我们通过正则化几何和外观来解决 NeRF 在输入视图位数较少时的性能下降问题，同时在训练期间通过退火光线采样间隔和使用正则化流模型来处理未观察到视点的颜色，从而得到了一种可超过其他方法的模型。

Dec, 2021

优化 NeRF 模型时，良好的数据样本和有效的相机位置选择对于最终重建的可视化质量至关重要。本研究提出了一种算法，能够以最少的假设来提供改善可视化质量的新相机位置，并在各方面优于基线和类似方法。

Aug, 2023

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

采用生成对抗网络对神经辐射场（NeRF）进行优化，修复 3D 场景重建中存在的照明、采样等问题，从而实现更高质量的渲染。

Jun, 2023

通过三维空间一致性的分段中心数据集修剪框架 PruNeRF，本文提出了一种有效地识别和修剪干扰因素的方法，该方法能够在处理神经辐射场 (NeRF) 训练图像中的干扰时表现出色。实验证明 PruNeRF 在对抗干扰因素方面始终优于现有方法。

Jun, 2024

通过 Re-Nerfing 方法，我们在 Neural Radiance Fields 的基础上使用多阶段的方法增加场景的覆盖范围，提高新视角的几何一致性，并通过新合成的图像实现结构和极线约束的优化，对 mip-NeRF 360 数据集进行的实验证明了 Re-Nerfing 的有效性。

Dec, 2023

本文针对神经辐射场（NeRF）在雾环境中的运用进行研究，提出了一种去除雾气的方法，并介绍了一个新的数据集用于评估在此类场景上的性能表现。

Nov, 2023

本文提出一种新的框架来规范化在几个样本（few-shot）设置中的神经辐射场（NeRF），通过几何感知一致性正则化。该方法利用了未观察视角的渲染深度图来将稀疏的输入图像变形到未观察视角并将其作为伪地面实现 NeRF 的学习，从而在特征层面而非像素级重建损失上鼓励这种几何感知的一致性，实现 NeRF 在语义和结构层面上的规范化，同时允许建模视角依赖性辐射以考虑不同视角的颜色变化。同时，本文提出一种有效的方法来筛除错误变形的解，以及稳定训练优化的训练策略。我们展示了本文提出的模型与现有最先进的几个样本设置下的 NeRF 模型相比具有竞争优势。

Jan, 2023