本论文提出了一种针对野外未知环境光逆渲染的实用光度解决方案，利用智能手机内置闪光灯作为微控光源并将图像强度分解成两个光度分量，其方法无需成对捕获闪光 / 非闪光图像，能够解耦反射和照明，并实现物理精确的光度约束，具有易于实现、适用于非黑房环境且性能优于现有技术的特点。
Mar, 2023
通过卷积神经网络对一组拍摄自拍照以及参考照片进行训练，我们提出了一种将手机自拍照修正为拍摄于摄影棚内的统一照明压缩照片的方法，并成功改善了因自拍照引入的高光、阴影、皮肤过于光滑等缺陷。
Jan, 2019
本研究提出了一种通过使用卷积神经网络将闪光灯照射下的自然材料照片转换为潜在材料编码，并在此基础上生成 BRDF 模型参数，以匹配现实场景光照并达到高效复制材料外观的方法。用户研究结果表明，本方法比之前的研究具有更好的效果，即使其他方法能够访问 BRDF 监督。
Feb, 2021
本文提出了一种基于神经网络的方法，用于去噪在低光环境下拍摄的带和不带闪光灯的图像对，旨在产生高质量的场景呈现，同时保留噪声的无闪光图像的颜色和情绪，同时恢复闪光所揭示的表面纹理和细节。
Dec, 2020
我们提出了一种在极低光下捕捉干净、锐利、丰富色彩的照片的系统，采用运动测量、自适应白平衡和鲁棒图像融合技术，用于移动设备拍摄的人类肉眼难以辨别的环境下，普通用户在几秒钟内拍摄和分享照片。
Oct, 2019
机器学习系统的计算需求和框架的规模和复杂性不断增加，而既有框架开发的创新日益艰难。本文提出 Flashlight 开源库，通过优先考虑开放、模块化、可定制的内部和研究就绪的模型和培训设置，在各个领域实现快速原型设计和实验，为机器学习工具和系统中的创新激发推动作用，从而使机器学习和系统研究人员更加接近。
Jan, 2022
这篇论文介绍了一种在手持智能手机相机应用中自动实现长曝光摄影的计算捕捉系统，通过捕获多帧图像并使用图像处理技术，在保持主体清晰度的同时产生美观的运动轨迹，将运动模糊效果应用于静态图像中，实现高分辨率和高动态范围的合成照片。
Aug, 2023
20 年前出售的第一款手机相机仅用来拍照，如今智能手机更多被用作相机；本文简要介绍了移动计算摄影的历史，以及其中包含的关键技术组件：爆发式拍摄、降噪和超分辨率等，并在每个步骤中与人类视觉系统进行类比。
提出了一种利用闪光补偿图像去除环境反射的方法，并开展了实验以进一步验证该方法的有效性，此方法的源代码和数据集也是公开的。
Nov, 2022
本文提出了一个计算方法，通过使用神经网络去除外部阴影并软化面部阴影，同时添加合成填充光线，从而使拍摄不佳的人像照片得以以逼真和易于控制的方式进行重新照明。
May, 2020