本文提出了一种使用神经辐射场（NeRF）生成训练样本的场景坐标回归（SCR）方法，并且通过设计 NeRF 来预测渲染数据的不确定性，在像素级别揭示数据的可靠性；将 SCR 公式化为带有认识不确定性的深度证据学习，用来评估信息获取与场景坐标质量；基于不确定性的三个方面，形成了一种新的视角选择策略，极大地提高了数据效率。实验结果表明，我们的方法能够选择带来最大信息增益的样本，并以最高效率提高性能。

Oct, 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

利用 NeRFs 的最新进展，我们提出了一种计算超光谱 3D 重建的方法，其中空间中的每个点和视角都以波长相关辐射和透射光谱为特征。通过对近 2000 个超光谱图像进行对比和消融测试，我们证明了超光谱 NeRF 的潜力，包括超分辨率和成像传感器模拟。我们展示了超光谱 NeRF 方法可以快速、准确地创建体积化的 3D 超光谱场景，并为未来研究提供了几个新的应用和领域。

Mar, 2024

使用高时间分辨率的脉冲相机，我们提出了 Spike-NeRF，一种基于脉冲数据的神经辐射场，用于高速场景的三维重建和新视点合成。通过设计特殊的脉冲掩蔽和损失函数，我们从高频但不稳定的脉冲数据中重建了准确且稳定的三维场景，并通过合成实验验证了其优于现有方法和基线模型在高速场景中的视觉效果。

Mar, 2024

利用红外热成像技术实现远红外空间热急剧变化的三维场景重建，克服了常见的低光照和视觉阻塞等不利因素，提高了场景重建的质量。

Mar, 2024

本研究借鉴神经辐射场（NeRF）的概念，将 SAR 成像机制与神经网络相结合，提出了一种新的 SAR 图像生成模型 SAR-NeRF，它通过自动编码学习了体素的衰减系数和散射强度分布，并在少样本学习任务上实现了较高的分类精度。

Jul, 2023

使用尖峰相机数据，利用 SpikeNeRF 从尖峰相机数据中得出了基于 NeRF 的体积场景表示，既能在真实世界中去除错误测量，又能揭示出在各种真实世界的照明情况下一贯的结构，从而在某些场景中展现出比其他视觉传感器更大的优势。

Mar, 2024

我们提出了一种名为 pixelNeRF 的学习框架，可以在仅有一张或几张输入图像的条件下预测连续的神经场景表示。与现有方法相比，我们的体系结构不需要每个场景都进行优化，从而使得在仅有一张图像的情况下就可以执行视角的合成和单幅图像的三维重建。经过大量的实验证明，我们的模型在形状、类别和实景等方面都优于现有的最先进技术。

Dec, 2020

本论文提出了单视角 NeRF 框架 (SinNeRF)，通过引入半监督的学习过程，利用几何标签和语义标签指导训练过程，成功实现了仅通过单个视图将神经辐射场训练到现实场景，即使在不进行多视图数据集预训练的情况下，SinNeRF 可产生逼真的新视图综合结果。

Apr, 2022

通过使用未经训练的神经网络（UNNs）模拟源结构，我们开发了一种理论框架来表征这些 UNN 方法的性能，同时利用最近提出的袋装深度图像先验（bagged-DIP）思想开发了快照压缩成像（SCI）袋装深度视频先验（SCI-BDVP）算法，在视频 SCI 中实现了最新技术，甚至在噪声测量情况下优于半监督解决方案。

Jun, 2024