本文提出了一种名为 FWD 的新颖视角综合方法，该方法使用稀疏输入，在保持实时性的同时以高质量的合成图像为结果。通过使用显式的深度和可微分渲染，可以获得和当前最先进的方法相当的结果，速度提高了 130-1000 倍，并具有更好的感知质量。该方法可以无缝地集成传感器深度，以在保持实时速度的同时提高图像质量。本方法有望得到越来越广泛而有用的应用。

Jun, 2022

本文提出了一种新型网络，利用少量稀疏图像输入，能够恢复三维场景几何信息和高分辨率彩色图像，并通过粗略到精细的球形追踪技术可以大幅提高速度，方法在多个数据集中都取得了可比较的精度。

Aug, 2021

本文提出了一种从单个 RGBD 输入合成新视角图像的方法，通过利用 RGBD 图像中嵌入的深度信息，将 NVS 任务转换成图像转换问题，并使用生成对抗网络实现类似于从新视角拍摄的照片的结果，而不受传统多图像技术的限制。

Nov, 2023

基于单目视频的全局静态场景模型和逐帧点云的动态内容的混合视频表示方法能够实时合成高质量的新视图，并且训练速度比现有方法快 100 倍。

Dec, 2023

我们提出了一种逼真的实时小说视角综合（NVS）大场景的新方法，通过将中等质量的脚手架网格作为输入，学习神经纹理场和着色器以增强逼真感，同时使用标准图形管道进行实时渲染，我们的方法在大型自动驾驶和无人机场景中提供至少 30 倍更快的渲染速度与可比或更好的逼真度，我们的工作是首次实现大型真实世界场景的实时渲染。

Nov, 2023

本文介绍了一种基于多视角几何基础的方法，旨在提高自由移动相机拍摄图像的新观点综合效果。该方法利用多视角立体匹配和单目深度信息的互补特性以及基于多重旋转平均图优化来联合优化场景深度和相机位姿，并综合聚合整个场景的特征以提高视景综合效果。本文丰富的评估表明，该方法较之现有技术提高了相当多的综合效果。

Mar, 2023

基于已知视图的创新视图综合的问题，我们提出了一种基于集合的生成模型，可以同时生成多个自洽的新视图，不仅限于生成单个图像，而且可以根据零个、一个或多个视图进行条件生成，可在大量视图生成中保持图像质量，并在像循环和双目轨迹等任务上显著优于其他方法。

Feb, 2024

通过从互联网照片收集中创建的大规模场景级数据集，我们分析了现有 NVN 方法的不足，并显著改善了生成一致性，验证了数据集和方法对于生成野外场景的有效性。

Jun, 2024

本文首先考虑了单张基于图像的新视图合成（NVS）问题中的视角相关效果。为此，我们提出利用 NVS 中的相机运动先验来建模视角相关的外观或效果（VDE），即场景中的负视差。通过识别光斑 “跟随” 相机运动，我们通过在极线的负深度区域上聚合输入像素颜色来融入 VDE。同时，我们提出了一种 “放宽的体积渲染” 近似方法，可以在单次遍历中计算密度，提高了从单张图像进行 NVS 的效率。我们的方法只需从图像序列中学习单张图像 NVS，这是一种完全自我监督学习方法，首次无需深度或相机姿态注释。我们展示了广泛的实验证明，我们的方法可以学习具有 VDE 的 NVS，在 RealEstate10k 和 MannequinChallenge 数据集上优于 SOTA 的单视角 NVS 方法。

Dec, 2023

本文介绍了第一种基于三维场景表示的多帧去噪方法，扩展了多平面图像 (MPI) 框架用于新视角合成，最终实现了视角合成、多帧去噪和在嘈杂条件下的视角合成。

Mar, 2023