通过将场景自适应地细分为轴对齐的包围盒，并使用树层次结构方法将较小的 NeRF 分配给不同大小的子空间，该论文提出了一种有效的适应性多 NeRF 方法，以加速针对复杂场景的神经渲染过程，以实现对特定场景部分的精细神经表示。

Oct, 2023

通过将场景分割为分区，并使用部分模型参数，InterNeRF 提出了一种渲染目标视图的新型架构，实现了出核训练和渲染，从而增加了模型容量而只有适度增加训练时间，在多房间场景中取得了显著的改进，在标准基准测试中保持竞争力。

Jun, 2024

利用神经辐射场（NeRFs）建立大规模的高楼或多个城市街区跨度的交互式 3D 环境，研究通过分析可见性统计信息，提出特殊化参数不同区域的稀疏网络结构、基于几何聚类的数据并行算法，并对 NeRF 快速渲染程序提出了新方法，有效解决了训练速度和渲染速度等多项挑战。

Dec, 2021

本文提出了一种使用多个小型多层感知器替代单个大型多层感知器的方法，通过分治策略加速深度神经网络渲染，并且不影响视觉质量。

Mar, 2021

基于多分辨率哈希格方法的可扩展场景重建方法，通过划分大型场景、消除背景 NeRF，并利用分割体积渲染方法处理跨边界射线，实现了更高质量、更可扩展的场景重建。

May, 2024

该论文介绍了一个名为 UE4-NeRF 的神经渲染系统，专门用于实时渲染大规模场景，并通过将场景分区并进行顶点优化、与 UE4 的光栅化流水线相结合等方法，实现了在 4K 分辨率下以每秒 43 帧的帧率进行实时渲染，并获得了与最先进方法相媲美的渲染质量。

Oct, 2023

Block-NeRF 是神经辐射场的变种，可以有效表示大规模环境，将场景分解成 NeRF 可以将渲染时间与场景大小分离，使渲染可以扩展到任意大的环境，并允许环境进行每个块更新。通过引入外观嵌入，学习的姿态细化和可控的曝光，以及介绍邻接 NeRF 之间对齐外观的程序，我们采用数种架构变化使 NeRF 对不同环境条件下多个月采集的数据具有鲁棒性。通过 280 万张图像构建 Block-NeRF 的网格，创建迄今为止最大的神经场景表示，能够渲染旧金山整个社区。

Feb, 2022

NeRFusion 提出了一种方法，通过将 NeRF 和 TSDF-based fusion 技术结合起来，实现了大规模室内场景的高效重建和逼真渲染，使用全新的循环神经网络来递增地重建实时稀疏场景表示，进一步提高了渲染质量，取得了大规模室内和小型物体场景的最先进质量，并比 NeRF 和其他最新方法重建速度更快。

Mar, 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

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