应用可微辐射场重建图像中的细节、平衡渲染和几何重建两个目标以生成准确而详细的三维表面。

Jun, 2024

通过基于高斯的法线表示，本文提出了一种监督的方式来学习反射场景中几何形状的细节，通过极化先验引导几何学习，并通过优化过程中的重新权重策略来减轻极化先验的噪声问题，实验证明本文的方法在反射场景的神经三维重建中表现出色。

Mar, 2024

本研究提出了一种新颖的 NeuS-HSR 表面重建框架，基于隐式神经渲染，通过对高度镜面反射的干扰的降低，与物理假设相结合的新颖辅助平面模块的设计，来实现对目标表面的精确重建，并在合成和实际数据集上进行广泛的实验来验证其性能。

Apr, 2023

通过 NeRFactor 方法，通过多视图图像恢复物体的形状和空间变化的反射率，从而实现在任意环境光照下呈现物体的新视图和编辑物体材料属性。

Jun, 2021

本文提出了一种新方法，使用预积分渲染有效地学习可重构的神经表面，同时在神经隐式场内学习几何、材料和照明等物理属性，并在协作上进行优化，实现了在合成和真实数据集中超越现有技术的效果。

Jun, 2023

本文提出了一种端到端的反渲染算法，使用 Monte Carlo 路径追踪缓存间接光照信息，以实现物质和光照的分解，并通过内在神经辐射与路径追踪结果之间的辐射一致性约束及联合优化方法来提高分解表现，实验证明该方法在多个合成和真实数据集上的表现优于现有技术，尤其在互反分解方面。

Mar, 2023

SIRe-IR 是一种基于非线性映射和正则化能见度估计的隐式神经反渲染方法，能够准确地将场景分解为环境贴图、反射率和粗糙度，并能够同时模拟间接辐射场、法线、能见度和直接光，从而消除材质中的阴影和间接照明。SIRe-IR 在定量和定性评估中均优于现有方法。

Oct, 2023

我们提出了一种新的方法来从单眼内窥镜获取的图像序列中进行三维重建。该方法基于两个关键观点：内腔是密封的，可以通过使用符号距离函数来建模；场景照明是变化的，来自内窥镜的光源并随着到表面的距离的平方反比而衰减。通过修改 NeuS 架构以考虑亮度和深度之间的关系，并引入经过校准的内窥镜相机和光源的光度模型，我们的方法是第一个在整个结肠部分产生密封重建的方法。我们在幻影影像上展示了出色的准确性。密封先验结合照明衰减的显著性使得我们能够以可接受的准确性完成未见过表面的重建，为癌症筛查探测的自动质量评估、测量观察到的黏膜的全局百分比铺平了道路。

Sep, 2023

该研究提出了一种新颖的神经表面重建方法 NeuS，将表面表示为带符号距离函数的零水平集，并开发了一种新的体积渲染方法来训练神经 SDF 表示，自主进行高保真度的物体和场景三维重建。

Jun, 2021

基于 NeRFs 和光线追踪，我们提出了一种 5D 神经光场（NeP），通过渲染方程，可以更准确地表达光照 - 物体相互作用，同时使用材质感知锥采样策略有效地集成 BRDF 波束内的光源。

Mar, 2024