本研究提出了一种基于神经反演渲染的多视角光度立体（MVPS）方法，能够同时估算几何形状、材料和光源，并且在人工渲染、再照明和材质编辑方面具有较高的精度。

Jul, 2022

我们提出了现代的解决方法，以解决多视角光度立体问题（MVPS），利用图像形成模型和深度学习方法恢复了密集的三维重建图像。

Oct, 2021

提出了一种新颖、高度实用的双目光度立体（PS）框架，其采集速度与单视图 PS 相同，但显著改善了几何估计的质量。和最近的神经多视图形状估计方法（如 NeRF、SIREN 和多视图光度立体的反向图形方法）一样，我们将形状估计任务定义为通过最小化多个变化的光照图像估计的法线的表面法线差异，以及渲染表面强度与观察图像之间的差异，学习可微表面和纹理表示。我们的方法与典型的多视图形状估计方法有两个关键区别。首先，我们的表面不是用体积表示，而是用深度神经网络计算表面上各点的高度的神经高度图来表示。其次，我们使用了学习的 BRDF 并进行了点接近场强度渲染，而不是像 Guo 等人一样预测平均强度或引入兰伯特材料假设。我们的方法在针对双目立体设置进行适应的 DiLiGenT-MV 数据集以及新的双目光度立体数据集 - LUCES-ST 上取得了最先进的性能。

Nov, 2023

介绍了一种用于集成多视角反射和法线映射的通用范例。它使用像素级联合参数化反射和法线，将它们视为在模拟的不同光照下渲染的辐射矢量。该方法在神经体渲染的基于 3D 重建中，实现了反射和法线映射的无缝集成，同时保留单一的优化目标，从而优于最先进的 MVPS 方法，特别是在高曲率或低可见性区域的详细 3D 重建方面。

Dec, 2023

介绍了一种基于多视角渲染的新型的神经渲染方法，该方法可以进一步优化场景属性，包括深度和重投影特征，从而实现改善的新视图合成。

Sep, 2021

通过提出一种端到端的非标定多视点 PS 框架，以实现在真实环境中通过稀疏视点获取高分辨率形状的重建，摒弃了黑暗室的假设，并允许静态环境光和动态 LED 光的组合，从而实现了在实验室外轻松捕获数据，并通过实验证实，在稀疏视点情况下超越了现有的基准方法，将高精度三维重建从黑暗室引入到现实世界中，并保持了合理的数据采集复杂性。

Mar, 2024

我们提出了一个快速且通用的解决多视图光度立体 (MVPS) 问题的方法，称为 MVPSNet。我们的方法通过一个特征提取网络有效地结合同一视图下不同光照条件下的图像，从阴影线索中提取几何特征用于立体匹配。我们通过介绍一种新的人工合成数据集 sMVPS 来训练我们的方法，并展示了在纹理缺失区域中提取特征的有效性。结果表明，我们的方法的重建结果与一个最先进的 MVPS 方法 PS-NeRF 相似，但推理速度快 411 倍（105 秒与 12 小时），具有一般化的可训练能力。

May, 2023

本文提出一种有效的解决方案，利用光度立体测量和多视角立体测量的互补优势，通过基于不确定性感知的深光度立体网络和深多视角立体网络估计每像素表面法线和深度，从而实现密集、详细和精确的物体表面轮廓重建。

Feb, 2022

该研究提出了一种 CNN 基于光度立体的方法，能够处理如光传播、透射视图几何和镜面光反射等现实假设，通过两个主要步骤迭代估计形状和辐射方向，取得比现有状态 - of-the-art 方法更好的实验效果。

Sep, 2020

本文提出了一种新型网络，利用少量稀疏图像输入，能够恢复三维场景几何信息和高分辨率彩色图像，并通过粗略到精细的球形追踪技术可以大幅提高速度，方法在多个数据集中都取得了可比较的精度。

Aug, 2021