该研究提出了一种新颖的神经表面重建方法 NeuS，将表面表示为带符号距离函数的零水平集，并开发了一种新的体积渲染方法来训练神经 SDF 表示，自主进行高保真度的物体和场景三维重建。

Jun, 2021

本文提出了一种名为 SC-NeuS 的联合学习策略，该策略利用多视角约束从稀疏视图中恢复连续表面重建，并获得了比现有的神经表面重建方法更好的重建结果。

Jul, 2023

该论文提出了一种几何一致的神经隐式表面多视图重建方法，该方法利用多视觉几何约束和稀疏几何结构信息，结合有符号距离函数优化，以获得高质量的表面重建结果。

May, 2022

利用点引导机制实现精确和高效的多视图重建，通过优化神经投影模块和隐式表面表示，提高面向细节和光滑区域的高质量曲面重建，并且对噪声和稀疏数据具有很强的鲁棒性。

Oct, 2023

本文介绍一种神经网络架构，通过联合学习未知几何形状、相机参数和神经渲染器，能够高质量、高精度、高细节地实现多角度 3D 表面重建。该方法通过零级集的神经网络表示几何形状，并采用基于渲染方程的神经渲染器来预测表面上的光的反射情况，具有广泛的光照和材质建模能力。

Mar, 2020

本文主要研究目标是在计算机视觉中从多视图图像或单目视频中重建物体表面，作者通过将网格结构与颜色相结合的方式，在去除视角相关颜色的同时通过重新照明网络保持体积渲染性能，通过有向距离函数网络提取表面的网格，并从全局颜色网络获取每个表面顶点的颜色，结果表明该方法在物体扫描任务和公开数据集上的性能优于现有方法。

Aug, 2023

介绍了一种用于集成多视角反射和法线映射的通用范例。它使用像素级联合参数化反射和法线，将它们视为在模拟的不同光照下渲染的辐射矢量。该方法在神经体渲染的基于 3D 重建中，实现了反射和法线映射的无缝集成，同时保留单一的优化目标，从而优于最先进的 MVPS 方法，特别是在高曲率或低可见性区域的详细 3D 重建方面。

Dec, 2023

SparseNeuS 是一种基于神经渲染的表面重建方法，采用有符号距离函数（SDF）作为表面表示，通过几何编码体引入图像特征的通用先验知识进行预测，在利用稀疏视图进行高质量重建时采用了多级几何推理框架、多尺度颜色融合方案和一致性感知微调。实验证明了该方法在速度、泛化性能和灵活性方面均表现出优越性。

Jun, 2022

提出了一种快速的神经表面重建方法，称为 NeuS2，通过将多分辨率哈希编码集成到神经表面表示中，实现了两个数量级的加速，并通过 CUDA 实现了整个算法。该方法不仅提高了表面重建的准确性，还能有效地解决神经表面表示的训练时间长的问题，特别是在动态场景下。

Dec, 2022

本研究提出了一种基于神经反演渲染的多视角光度立体（MVPS）方法，能够同时估算几何形状、材料和光源，并且在人工渲染、再照明和材质编辑方面具有较高的精度。

Jul, 2022