使用少量照片重建现实场景的方法，通过在合成和多视图数据集上训练的扩散先验来对新视角的合成进行规范化，从而在超约束区域综合出逼真的几何和纹理，同时保持观察区域的外观。与以前的少视图 NeRF 重建方法相比，我们在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，包括正向和 360 度场景，并展示了显著的性能改进。

Dec, 2023

Gen-NeRF 是一个算法硬件协同设计框架，可以加速可广义的 NeRF (神经辐射场) 生成新视点，从而实现实时的虚拟和增强现实体验。

Apr, 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

使用多视图输入合成新视图图像，神经辐射场（NeRF）已成为三维视觉中的热门研究课题。本文提出了一种具有一般化语义神经辐射场（GSNeRF）的方法，该方法独特地将图像语义纳入合成过程中，从而能够对未见场景生成新视图图像和相关的语义地图。我们的 GSNeRF 由两个阶段组成：语义地理推理和深度引导的视觉渲染。前者能够从场景中观察多视图图像输入，提取语义和几何特征。在后者的指导下，利用得到的图像几何信息，进行图像和语义渲染，从而提高性能。我们的实验证实了 GSNeRF 在新视图图像和语义分割合成方面优于先前的工作，并进一步验证了我们的采样策略的有效性。

Mar, 2024

MVG-NeRF 组合了传统的多视角几何算法和神经辐射场 (NeRF) 用于基于图像的三维重建。我们提出使用像素级深度和法线来引导 NeRF 优化，以提高所估计表面的质量。实验结果表明，该方法可以从图像中获取干净的三维网格，同时在新视角合成方面具有竞争力的表现。

Oct, 2022

本篇论文提出了一种新的方法，通过将 NeRFs 融合为可与高度并行的图形渲染管线完全兼容的高效网格神经表示，使用屏幕空间卷积，来提高外观的质量和整个框架的表现。

Apr, 2023

本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在 3D 渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

Jun, 2023

该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

Oct, 2022

提出了 MVSNeRF，这是一种新颖的神经渲染方法，可以通过快速网络推理从仅三个附近输入视图重建辐射场，利用平面扫描代价体进行几何感知场景推理，并将其与基于物理的体积渲染相结合，能够横跨场景（甚至是室内场景）泛化，并仅使用三个输入图像生成逼真的视图合成结果，比类似工作在可推广的辐射场重建方面表现显著优越。

Mar, 2021

Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.

Apr, 2023