本文提出了一种名为 Residual Radiance Field (ReRF) 的新技术，用于高效压缩长时间动态场景的实时自由视点视频渲染，借助全局坐标小型 MLP 作为特征解码器。通过使用紧凑的运动网格以及残差特征网格来利用帧间特征相似性，我们表明这样的策略可以处理大运动而不降低质量，并且提供了一个特殊的 FVV 编解码器和一个 ReRF 播放器，支持在线流式传输长时间动态场景的 FVVs，并通过大量实验展示了 ReRF 在动态辐射场紧凑表示方面的有效性。

Apr, 2023

该论文提出了一种新颖的自适应表示方法，即基于四面体和 Delaunay 表示的方法，用于 Neural Radiance Fields，该方法在视角合成和三维重建方面具有最先进的结果。

Apr, 2023

NeVRF 利用神经辐射场与基于图像的渲染相结合，通过引入新颖的多视图辐射混合方法从多视图视频中直接预测辐射，实现对长时间动态内视场景的逼真新视点合成。通过利用连续学习技术，NeVRF 能够高效重构顺序数据的帧，不需要重新访问先前的帧，从而实现长时间自由视点视频。此外，通过一种量身定制的压缩方法，NeVRF 能够紧凑地表示动态场景，在实际应用中使动态辐射场更加实用。我们的实验证明了 NeVRF 在实现长时间序列渲染、顺序数据重构和紧凑数据存储方面的有效性。

Dec, 2023

该研究论文介绍了 VideoRF，这是第一个能够在移动平台上实时流式传输和渲染动态辐射场的方法，通过使用特定的训练方案和渲染流水线，实现了在移动设备上的高效实时渲染。

Dec, 2023

本文提出了一种名为 ENeRF 的场景表示，用于快速创建交互式自由视点视频，并实现了深度预测和辐射场网络的联合学习，通过针对场景表面附近的点进行采样，从而显著提高了渲染速度。在多个基准测试中进行实验，结果表明我们的方法在表现上具有竞争力，同时比先前的泛化辐射场方法快至少 60 倍。

Dec, 2021

介绍了一种称为 TiNeuVox 的辐射场框架，通过时间感知体素特征表示场景，进一步强化了时间信息，提出了多距离插值方法，以模拟小和大的动作，加快了动态辐射场的优化，并在合成和真实场景上经过实证评估，表现出与之前动态 NeRF 方法相似甚至更好的渲染性能。

May, 2022

通过分解三层散射哈希神经辐射场（DT-NeRF）框架，将口腔和面部其他特征分别建模，加入音频特征并利用神经辐射场（NeRF）的能力，以增强人脸的体积表示，从而在逼真渲染的说话人脸方面取得了最先进的结果。

Sep, 2023

Neural Radiance Fields (NeRFs) are a new representation of 3D scenes for view synthesis and image-based rendering, widely used and extended by thousands of papers, with potential for future advancements in 3D representations.

Aug, 2023

Gear-NeRF 使用语义信息和动态对象追踪技术解决了 NeRF 模型在计算资源受限和场景语义理解方面的局限性，实现了逼真的动态场景渲染和新视角追踪。

Jun, 2024

提出了 TriNeRFLet，一种基于二维小波的多尺度 Triplane 表示的新方法，该方法在三维恢复表现上优于传统 Triplane 方法，并结合扩散模型进行超分辨率，提高了 NeRF 的分辨率。

Jan, 2024