该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

Jun, 2023

近年来，神经辐射场（NeRF）在计算机视觉和图形领域取得了显着进展，为解决 3D 场景理解、新视角合成、人体重建、机器人等关键任务提供了强有力的技术支持。本文对过去两年内关于 NeRF 的研究文献进行了深入分析，在详细阐述 NeRF 核心架构的基础上，讨论了 NeRF 的各种改进策略，以及在不同应用场景中的案例研究，展示了其在不同领域的实际应用价值。同时，本文还详细介绍了 NeRF 模型训练所需的关键资源，最后提出了关于 NeRF 未来发展趋势和潜在挑战的前瞻性讨论，旨在为该领域的研究人员提供研究灵感，促进相关技术的进一步发展。

Mar, 2024

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

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

该研究提出了 NeRFReN，它是基于 NeRF 的，能够建模带有反射的场景，并将场景分为透射和反射组件，用单独的神经辐射场来建模两个组件，以实现高质量的新视图综合和深度估计结果。

Nov, 2021

该论文提出了一种基于光线追踪的方法来解决 Neural Radiance Fields（NeRFs）在渲染高光物体时的困难，并成功合成了真实世界场景中的光泽外观和反射，同时优化和渲染速度与当前状态 - of-the-art 视图合成模型相当。

May, 2024

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

本文提出了一种叫做 NeRF 综合的新任务，利用 NeRF 补丁范例的结构内容构建大尺寸的新辐射场，我们提出了一种两阶段的方法来综合新场景，控制场景的照明效果采用阴影指导而不是分离场景，我们表明了我们的方法可以生成高质量的结果，对曲面上的新场景进行综合，增强了我们所提出的 NeRF 综合方法的实用性。

Jun, 2023

作者提出了基于可微分不可视模块的 NeRF-ID 方法，该方法可以优化粗到精的采样策略，得到比 NeRF 和当前最先进算法更好的视图合成质量，并且显著降低计算时间。

Jun, 2021

本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在 3D 渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

Jun, 2023