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

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

本文介绍了一种新的方法，即折射 - 反射场，用于解决透明和镜面对象合成中的光线路径复杂性问题，并提出了一种虚拟锥超采样技术实现高效且有效的抗锯齿。通过在真实世界和合成数据集上进行测试，并对各种编辑应用进行定量和定性评估，包括材料编辑、对象替换 / 插入和环境照明估计，我们对该方法进行了基准测试。

Sep, 2023

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

该论文介绍了一种名为低光线神经光辐射场（或 LLNeRF）的新方法，通过一种无监督的方式，将场景表示增强，并直接从 sRGB 低光线图像中合成正常光照的新视图。该方法能够通过学习辐射场的分解，提高照明效果、减少噪声和更正失真的颜色，从而产生具有适当照明、生动颜色和细节的新视图图像。实验证明，该方法优于现有的低光照增强方法和神经光辐射场方法。

Jul, 2023

Ref-NeRF 通过替换 NeRF 的视角相关的出射辐射参数化为反射辐射参数来提高 NeRF 方法表示高光表面外观的准确性，并且使用一系列空间变化场景属性来构造该函数结构，同时结合法线向量的正则化，可以实现更加真实和准确的高光反射，此外，我们的模型的内部表示也具有可解释性，用于场景编辑。

Dec, 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

本论文提出了一种基于学习的方法，利用无组织的野外照片合成复杂场景的新视图，并介绍了一系列扩展 NeRF 的方法以解决自然图像中的一些问题，最终成功地构建了名称为 NeRF-W 的系统，能够从互联网上的无组织照片集合中重建场景并呈现接近于照片现实主义水平的合成视图。

Aug, 2020

基于 NeRF 的模型方法，针对含玻璃展柜的场景，提出了一种可以更准确地建模玻璃折射和整体场景的方法。该方法通过对玻璃表面和直接反射光成分进行分离和建模，实现了对多个玻璃物体的准确建模。

Nov, 2023