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

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

使用神经辐射场和 GAN 相结合的方法在 3D 重建领域具有前景，但大多数现有方法忽略了准确地估计姿态，而本文提出的一种基于自然图像的端到端重建框架则能解决这一问题，使得单个图像就能恢复 3D 形状、姿态和外观，且表现良好。

Nov, 2022

SIGNeRF 是一种快速和可控的 NeRF 场景编辑和场景整合对象生成的新方法，通过图像扩散模型的深度条件机制，在一次迭代中基于参考图像集合对原始 NeRF 进行更新和改进，从而实现三维一致性视图生成。

Jan, 2024

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

使用多视图输入合成新视图图像，神经辐射场（NeRF）已成为三维视觉中的热门研究课题。本文提出了一种具有一般化语义神经辐射场（GSNeRF）的方法，该方法独特地将图像语义纳入合成过程中，从而能够对未见场景生成新视图图像和相关的语义地图。我们的 GSNeRF 由两个阶段组成：语义地理推理和深度引导的视觉渲染。前者能够从场景中观察多视图图像输入，提取语义和几何特征。在后者的指导下，利用得到的图像几何信息，进行图像和语义渲染，从而提高性能。我们的实验证实了 GSNeRF 在新视图图像和语义分割合成方面优于先前的工作，并进一步验证了我们的采样策略的有效性。

Mar, 2024

DietNeRF 通过引入辅助语义一致性损失，使用预训练的视觉编码器，改进了使用较少图像时的神经辐射场的视图合成，从而提高了感知质量。

Apr, 2021

我们提出了一种 NeRF 的零样本超分辨率训练框架，通过单场景内部学习指导 NeRF 模型合成高分辨率的新颖视角，而无需外部高分辨率训练数据。我们的方法采用两个阶段，首先通过内部学习在预训练的低分辨率粗糙 NeRF 上学习场景特定的退化映射，然后通过反向渲染使用映射函数优化超分辨率细致 NeRF，并通过推理阶段引入时间集成策略来补偿场景估计错误。通过在公共数据集上进行大量实验，我们定性和定量地验证了我们方法的有效性。

Dec, 2023

本文提出了一种基于神经辐射场的管线，能够生成特定类别物件或场景的 NeRF， 并能够利用自动编码器构建无监督的 3D 感知图像合成模型，特别是能够基于单张图像进行物体视角的生成。

Feb, 2022

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