本文提出了一种基于学习的、适用于 3D 扫描与融合系统的、从 8 位 RGB 图像中实时直接估算表面反射率的轻量级方法，并设计了两种新的网络架构和一种损失函数，同时还建立了一个大型合成数据集 SynBRDF 用于反射率估算。实验结果表明，该方法对于未受控制环境下的反射率估算具有优越性。

May, 2017

本论文提出了一种材料获取方法，在手持的手机相机拍摄时，通过任意环境光线下使用闪光灯成像物体表面，从而避免阴影并同时捕捉高频镜面反射，使用训练好的卷积神经网络 (SVBRDF) 回归出完整物体表面的 BRDF 和法线信息，通过密集条件随机场模块细化结果，最终获得高质量的各种材料的表面重构结果，并证明了该方法在真实数据和合成数据上比现有方法获得更好的结果。

Apr, 2018

本文提出了一种基于深度神经网络的轻量级外观捕捉方法，通过多个创新方法如大规模数据集采集、网络设计等，可从单张图片中恢复像素级法线、漫反射、高光反射和高光粗糙度，并对单张空间不均匀 BRDFs 的捕捉进行了优化。

Oct, 2018

本文提出了一种新方法，通过使用点光源的移动手持捕捉系统，联合恢复无法被固定采集设备捕获的超物体尺度的三维场景的相机姿势，对象几何和空间变化双向反射分布函数，并引入分布式优化算法进行重构

Jun, 2023

本文提出基于神经网络的光反射模型数据压缩表示，采用自适应角度采样技术进行高精度光反射模型的重建，并使用嵌入编码方式实现了重要性采样的可行性。

Feb, 2021

提出了一种新的深度学习架构，该架构对形状和 SVBRDF 进行分阶段估计，并具有联合细化网络，适用于移动硬件，并创建了一个大规模的合成训练数据集，通过实验展示了该方法的优越性。

Apr, 2020

通过改进射线采样方法，在保持真实感渲染结果的同时提高了神经辐射场训练的效率，加快了神经网络的收敛速度并更准确地感知场景的空间几何结构。

Aug, 2023

本研究提出了一种基于多视角立体网络、光谱反射率、深度学习的方法，旨在从六幅图像中重建物体的高质量几何结构和空间变化的 BRDF，通过最小化光度误差优化多视角反射率网络的潜在空间，成功地实现了从稀疏数据中重建出高质量的物体，进而渲染出真实的图像。

Mar, 2020

研究了当测量矩阵从一个酉矩阵中随机子采样时的生成式压缩感知，提出了一个改进的样本复杂度的模型适应采样策略，利用非均匀随机采样分布提出了新的理论恢复保证，并优化采样分布以最小化所需测量数目，并验证了 CelebA 数据集上的恢复实验的性能。

Oct, 2023

本文介绍了一种适用于透视相机和附近点光源的多视图光度立体技术 (MVPS) 来捕捉 3D 形状和空间变化的反射，并在实验中展示了应用该算法重建形状和捕捉反射的准确性。

Jan, 2020