利用 LDR 多视角图像进行反向渲染，解决了光照区域内发光源的存在和路径追踪的计算成本问题，提出了 ESR-NeRF 方法，通过训练神经网络表示射线跟踪场景中的发光源和反射区域，并在多种属性的发光源场景中展示出优越性能。

Apr, 2024

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

通过使用图像扩散模型对输入图像进行重新照明，并利用这些重新照明的图像重建神经辐射场（NeRF），我们提出了一种更简单的方法来实现利用目标光照下的新视点渲染的三维表示，并在多个重新照明基准测试中取得了最新的结果。

Jun, 2024

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

通过引入 “Concealing Field” 的概念，我们在挑战性的光照条件下训练和生成正常光照情况下的新视角，迭代了传统的 NeRF 框架，并通过模拟空气中的传输效果，实现了在昏暗情况下对象的合理密度和颜色估计。

Dec, 2023

通过引入本质表征分解的内在神经辐射场 (IntrinsicNeRF) 模型，将 NeRF 神经渲染方法的应用扩展到基于房间尺度的场景中；基于点采样和反射迭代聚类优化的方法使 IntrinsicNeRF 模型可以在无监督的环境下具备传统本质分解约束条件，并展示了在面对具有挑战性序列时，其具有相对稳定的本质分解结果和高保真度的新视角生成效果。

Oct, 2022

基于 NeRFs 和光线追踪，我们提出了一种 5D 神经光场（NeP），通过渲染方程，可以更准确地表达光照 - 物体相互作用，同时使用材质感知锥采样策略有效地集成 BRDF 波束内的光源。

Mar, 2024

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

本文提出 NeRF-- 用于学习相机内参和位姿，在各种相机运动情况下实现了准确的相机参数估计，并且在合成数据集 BLEFF 上实现了可比较的新视角渲染质量，为 2D 图像生成 3D 场景的任务提供了新思路。

Feb, 2021

利用神经辐射场模型，通过对野外拍摄的照片的同时处理来实现对室外场景的光照和视角的编辑，并与 SoTA 进行比较，其结果表明，该方法可实现更高质量和更逼真的自阴影重现。

Dec, 2021